一种基于虚拟锚节点策略改进的Bounding Box定位算法

针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出了一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已定位的节点根据升级策略有选择性的升级为虚拟锚节点;最后,无法定位的节点利用虚拟锚节点实现定位。另外,在离散网络模型的基础上,通过建立双半径网络节点模型从而进一步约束了未知节点的位置。理论分析及仿真结果均表明,该算法在显著提高定位覆盖率的同时,有效地提高了定位精度。     

分布式无线感知网络节点部署算法研究

在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。      

复杂生物传感网络的节点优化定位模型仿真

根据复杂生物传感器网络节点的定位和数据监测的需要,构建生物传感网络的模型,设计了基于强跟踪滤波的集中式扩维量化融合算法.该算法采用预加重方法补偿节点之间的系统功率衰减,通过动态跟踪信号功率的变化,得到传感器融合中心最终的节点定位状态信息矩阵;通过强跟踪滤波,提高抗干扰能力,实现传感网络节点定位模型改进.结果表明,采用该算法进行复杂生物传感网络节点定位,能有效提高节点定位的准确性,定位误差较小,定位时间较快,稳健性和抗干扰性较好.     

基于混沌鱼群改进算法的无线传感网覆盖优化

针对无线传感器节点覆盖分布极不均匀,冗余度高,导致网络覆盖率低、成本高的问题,提出一种改进人工鱼群算法进行优化的覆盖方法。采用以节点的有效覆盖率、利用率和功耗作为优化目标,建立相应的数学模型,然后通过引入混沌初始化和自适应步长、视野的搜索机制对算法进行改进,并使用改进后鱼群算法对模型进行求解,得到优化的无线传感器网络覆盖方案。通过与原始鱼群算法的对比仿真,得出结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率,在一定程度减少了冗余度,使网络的有效生存时间得到了延长。     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法研究

节点定位算法是无线传感器网络中的关键技术。针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种改进的DV-Hop定位算法,通过减小全网平均跳距与真实的平均跳距的差距,重新修订不在网络区域的未知节点的坐标,提高平均跳距取值的准确性。仿真结果表明,在同等网络环境下,改进的DV-Hop定位算法的定位误差减小,能有效提高节点的定位精度。     

基于节点休眠的水下无线传感器网络覆盖保持分簇算法

为有效延长水下无线传感器网络的生命周期、保持网络覆盖率,该文提出一种基于节点休眠的覆盖保持分簇算法。首先计算网络节点的覆盖冗余度,并对覆盖冗余度高的节点执行休眠策略,然后以网络覆盖率及节点能耗均衡性为目标,采用多目标算法进行求解,再利用TOPSIS法从非支配解集中选出较优解,当有节点死亡时,通过唤醒策略保持网络覆盖率。仿真结果表明,与目前较好的网络规划算法相比,该文算法能够更好地降低网络能耗,延长网络生命周期并保持网络对环境的覆盖率。     

一种新的异构无线传感网覆盖优化算法

针对异构传感器节点在网络初期部署中产生大量覆盖面积冗余的问题，结合相关几何图形知识，以提高网络覆盖率、改善节点分布均匀度为优化目标，提出一种基于节点定向移动来减少节点两两之间覆盖冗余面积的网络覆盖优化算法。算法预先设立判定门限，通过判定两两节点之间覆盖冗余面积与设定门限的大小关系，对节点实施有向性偏移，逐一减少节点之间的覆盖冗余面积。理论分析与实验仿真证明，该算法能够有效提高异构传感器网络部署中的覆盖率，优化节点分布均匀度将近8.7，尤其在大型传感器网络的节点部署中具有极强实用性。     

无线传感器网络中非GPS的定位算法

无线传感器网络中节点自定位一直是一个具有挑战性的研究课题。全球定位系统(GPS)是一种传统的定位技术,但是定位的准确性低且网络花费较大。通过分析现有的节点自定位算法,认为六边形节点自定位算法是比较优秀的非GPS算法,该算法基于蜂窝交叠的思想,节点仅使用简单的连接矩阵和信标帧中的定位数据就能自定位,且定位准确性高,最后提出了今后要做的工作。     

复杂环境下光传感网络节点定位算法研究

为了减少复杂环境下光传感网络节点定位误差和功耗，获得理想的光传感网络定位结果，提出了基于复杂环境下光传感网络节点定位算法。首先分析当前光传感网络定位的研究进展，找到当前方法的各种局限性，然后设计光传感网络的结构，边界盒定位算法和蜂群算法进行光传感网络节点定位，最后其他光传感网络定位方法进行了对比测试。实验结果表明，本方法的定位绝对误差低于6 m,经过30次迭代即可实现收敛稳定，定位平均绝对误差低于4 m,节点覆盖率高于80%,功耗低于2 J。证明本方法缩小了光传感网络节点定位误差，可以实现主精度光传感网络节点，减少了光传感网络定位时间，光传感网络节点定位优势十分明显。     

无线传感器网络一种改进的convex定位算法

以convex(凸规划)定位算法为基础,针对range-free定位算法中anchor(已知节点)比例低带来的定位精度低、网络覆盖率低的问题,提出了二跳信息改进定位算法。该算法中,未知节点在通信中加入自身邻居anchor的ID和位置信息并发送给邻居节点,相应的邻居节点从中确定自己的二跳邻居anchor,并利用二跳邻居anchor的二跳通信范围来减小未知节点的可能存在区域,进而提高未知节点的定位精度。仿真表明,二跳信息改进定位算法在anchor节点比例较低情况下能有效提高定位精度,而在anchor节点比例较高时接近原convex算法定位精度,并且网络规模越大这种提高越显著。