监测煤矿的一种无线传感器网络节点定位算法

利用DV-Hop算法实现了煤矿安全监测无线传感器网络节点之间的自定位.针对煤矿安全监测应用领域对网络节点定位的特殊要求,提出了一种节点定位精度的改进方案.介绍了引人距离误差校正值后的DV-Hop定位算法.该算法节点间通信量少,适合不均匀分布的网络场景.仿真结果表明:改进后的算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度.     

基于SimpliciTI协议的无线传感器网络设计

针对GPRS、ZigBee、WiFi等国际标准无线传感器网络通信协议价格高、对硬件要求高等问题,提出采用适用于小型射频网络的低功耗SimpliciTI协议设计无线传感器网络的方案。首先介绍了SimpliciTI协议的基本原理;然后给出了一种采用CC2500射频收发芯片和MSP430超低功耗微处理器芯片的无线传感器节点的电路设计方案,并介绍了基于SimpliciTI协议的无线传感器网络的组网及通信过程;最后介绍了基于距离的无线传感器网络定位算法,并针对常用的多边定位算法误差较大的问题,提出了一种改进的定位算法,即通过实际距离和估算距离的误差平方最小化来计算节点坐标的误差修正值,并采用二维双曲线算法修正未知节点的初始定位坐标,从而提高定位精度。     

水声传感器网络节点自适应加权定位算法

对水声传感器网络节点定位进行研究,针对水声传感器网络节点间测距精度不高的问题,提出一种水声传感器网络节点自适应加权定位算法。考虑到水声传感器网络节点间的测距误差随着节点间距离的增大而增大,算法改进了锚节点选择机制,并且对不同锚节点在定位测度中的权重进行加权,改进定位测度,提高了测距信息的利用效率。仿真实验表明该算法提高了节点定位精度。     

基于遗传算法WSN节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题.针对无线传感网络由于位置信息等原因而造成节点定位误差较大,精确度不高等问题缺陷,提出了一种改进的基于遗传算法优化DV-hop定位算法,并将算法应用在无线传感网络节点定位中,算法首先利用节点间的距离和锚节点的位置,在距离无关定位算法的最后一个阶段,采用遗传优化算法对DV-hop算法定位得到位置进行校正,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上有效提高定位精度和扩大定位范围,仿真结果表明,改进的网络节点定位算法定位误差小和定位范围广等性能,与原始的DV-Hop定位算法相比定位误差明显减小,精度明显提高.表明算法是一种高效节能的定位算法.     

WSN中基于Robust Position节点定位算法改进的研究

节点定位一直是无线传感器网络研究的热点之一。由于不同应用系统对节点的定位精度有着不同的要求,因此目前并不存在最优的节点定位算法。首先深入分析了具有代表性的两种分布式的节点定位算法,并从定位精度及能量消耗两个方面给出了定量分析结果。在此基础上提出了改进的定位算法:BB_RP算法,通过仿真实验,在定位精度和能量消耗两个方面与原有算法进行定量的分析比较。结果表明,BB_RP算法虽然在定位精度略低于原有的算法,但是在能量消耗和覆盖速度两个指标上有了较大的提高,使得无线传感器网络的生命周期延长。     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法在煤矿井下漏电事故中的应用

煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚节点近似共线的情况,完成了锚节点的优选方案;此外在粒子群算法的基础上结合遗传算法和混沌理论,提出了一种遗传混沌粒子群优化算法;最后利用改进的粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。经过仿真实验表明在相同的网络环境下,与传统DV-Hop算法相比,改进算法能够更有效地提高定位精度,从而更加准确地监测到煤矿井下漏电事故位置。     

一种无需测距节点定位算法的分析和改进

针对传统DV-Hop算法定位精度较低的缺点,提出一种改进的DV-Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,根据不同的节点分布情况计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,为了减小算法的计算量,定位时用Min-Max(最小最大)方法代替了最小二乘法,另外,改进算法还增加了对初步定位结果的循环位置修正。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。     

煤矿井下超宽无线传感器网络定位技术的研究

超宽带技术作为一种新型短距离无线通信方式,其所采用的纳秒级窄脉冲具有许多传统正弦载波无法比拟的优势。基于超宽带技术本身具有的特性,将其与无线传感器网络技术相结合,可以广泛应用于煤矿井下环境,通过无线传感器网络节点定位实现安全监测。本文主要介绍了无线传感器网络节点定位基本原理和算法,提出适合煤矿井下环境的定位算法,并且在传统的测距定位方法基础上进行改进。仿真结果表明,改进的定位算法有效的提高了节点定位精度和定位性能。     

一种改进无线传感器网络定位算法的研究

针对无线传感器网络节点定位机制的研究,定位算法是无线传感器网络领域中所研究的一个基本问题.传统的定位DV-Hop算法在随机布置锚节点定位时存在定位精确度不高、覆盖率较低和能量消耗较大等缺点.为解决上述问题,对传统的定位DV-Hop算法进行了改进,改进后的算法可以减少消息发送的数量,节省了节点能量,提高了定位的精度和定位覆盖率,修正了网络平均每跳距离与求知锚节点估计坐标的区域范围,并进行仿真.仿真结果表明,改进后的算法定位精度明显优于传统定位算法,证明了改进算法的正确性和有效性.     

基于平均跳距估计和位置修正的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距,而导致定位误差较大这一问题,提出了一种基于平均跳距估计和位置修正的改进DV-Hop定位算法.改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,另外,改进算法还对初步定位结果进行了循环位置修正.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案.     

基于半定规划的无线传感器网络定位算法性能分析

基于测距的定位方法是无线传感器网络节点定位中一种常见的方法。测距定位方法往往将定位过程转化为数学优化问题。介绍了实现测距定位下的LS-SDR与SAL-SDR两种半定规划定位算法,并同时介绍了LS-LM、SLS-LM、SLS-US与SLS-S等4种定位算法。仿真实验分析和比较了6种不同定位算法的平均RMS定位误差,结果表明相对于其他4种定位算法,LS-SDR和LS-LM算法的定位误差较小。在信标节点数量较少的情况下,LS-LM算法的定位结果有可能发生奇异,造成定位结果的严重失真。而LS-SDR算法对于奇异的发生具有较好的抵抗能力,此时LS-SDR算法的平均RMS定位误差将优于LS-LM算法。     

无线传感器网络中非测距混合定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术。针对质心定位算法和DV-Hop算法的不足,提出了一种非测距混合定位算法,采用DV-Hop算法得到节点之间的距离和粗略的未知节点估计坐标以作为质心定位算法的权重,经过两次加权质心定位算法得到未知节点更为精确的坐标。仿真实验结果表明：在不同情况下,该混合算法均能获得比两种原始算法更高的定位精度;与其他混合定位算法相比,计算量小,耗能更低。     

一种改进的室内无线定位算法

为提高室内无线定位精度并降低算法复杂度,提出一种改进的室内无线定位算法,包含2种分支算法。以视距路径数为标准,将室内无线环境划分为非视距污染较轻和较重2种环境。对污染较轻的环境,采用改进的Fang-Taylor级联算法;对污染较重的环境,采用新的迭代定位算法。仿真实验结果表明,该算法能达到甚至超过同类算法的定位精度,且适应多种室内无线环境,提高对环境的鲁棒性。     

基于Amorphous的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络广泛应用于各个领域,节点位置信息起着至关重要的作用。在所有的经典定位算法中,Amorphous定位算法属于非测距算法,通过获得未知节点与信标节点之间的跳数,估算节点间距离,进而计算节点坐标。分析Amorphous定位算法的缺点并提出了对节点间跳数的修正。引用质心算法加权,提出改进的算法模型,经仿真验证:该算法可获得较为精确的定位结果。     

无线传感器网络节点定位技术

对无线传感器网络定位技术进行了深入的探讨,从WSN节点的定位机制、定位算法的分类、已有的定位算法及算法性能的评价标准等方面进行分析,并对比了质心定位算法、DV-Hop算法、凸规划定位算法、APIT算法等几种经典的方法。结果表明：各种算法在不同的应用环境下所表现的性能差别较大,没有哪种算法是最优的,应根据最感兴趣的性能指标选择合适的算法。最后提出了无线传感器网络节点定位技术需要解决的问题和研究方向。     

基于移动Agent无线传感器网络节点自定位算法

目前提出的无线传感器网络自身定位技术有基于测距和不基于测距两类方法,在无线传感器网络应用中,它们各自有其局限性,而移动Agent技术可以较好地弥补这些缺陷。提出了一种基于移动Agent的无线传感器网络自身定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要额外的硬件支持,减少了无线传感器网络自身定位的通信和计算开销,提高了定位精度。     

一种基于传感器网络的水污染源质心定位算法

目前基于传感器网络的污染源定位多采用基于扩散模型的解析定位算法.然而,在该类算法中,复杂的数值计算会引入估计误差,并且水污染扩散模型大多是在理想的近似条件下提出的,在污染源定位问题中亦会引入误差.在某些情形下,由于没有解析的定位模型,基于扩散模型的解析定位算法无法采用.为了弥补传感器网络下基于扩散模型的水污染源定位方法的不足,提出了一种不依赖于扩散模型的水污染源质心定位算法.在该算法中,首先确定污染源所在区域,然后计算几何区域的质心,质心位置即为污染源估计位置.为了求解质心定位问题,提出了基于浓度场等位线的求解方法.在实验部分,对比了本文质心算法与基于扩散模型的定位算法以及粗略定位算法的定位结果.实现结果说明了本文算法的有效性.     

Localization through Map Stitching in Wireless Sensor Networks

Node localization is an essential problem in ad hoc wireless sensor networks. Map stitching is a type of localization algorithm that has received a great deal of attention recently. In this algorithm, the network is divided into small overlapping sub-regions, each of which creates a local map. Then, the local maps are stitched together to form a single global map. In this paper, we first propose a new technique for map-to-map stitching that exploits every available distances between two maps. Next, we propose a few anchor-free localization algorithms based on our stitching technique. We experimentally studied the performance of our algorithms under various settings. The results show that our method achieves a significant performance improvement upon the existing method.     

无线传感器网络节点定位算法的研究与改进

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法的不足,在其基础上提出三种改进的定位算法,并介绍每种算法的基本原理和实现方法。在同一仿真平台上进行比较,分析三种改进算法在锚节点比率不同的情况下,对定位误差和覆盖率的影响。仿真结果证明了改进算法的有效性。     

一种改进的瞳孔中心估计方法

经典的虹膜定位算法主要有基于投票机制的Hough变换算法和Daugman提出的基于微积分的圆形检测算法。本文分别对这两种算法进行了分析和验证,针对这两种算法计算量大的缺点提出了一种改进的瞳孔中心估计方法,以减小定位算法搜索瞳孔中心的范围。与传统的瞳孔中心估计方法相比,本文改进的方法能有效缩小估计中心点与实际中心点的误差范围,具有很强的实用性。