基于球壳交集的传感器网络三维定位算法研究

针对传感器网络在空间、海洋等三维场景下的应用，基于划分空间为球壳并取球壳交集定位的思想，提出了对传感器结点进行三维定位的非距离定位算法Approximate Point In Sphere (APIS)算法，研究了该算法的原理和实现方法，并对该算法在VC环境中进行了仿真实验，最后对其结果进行了分析。实验表明，在100×100×100单位的三维空间中，随机放置55个锚结点，就能对98％的结点进行定位，其平均相对误差仅为60%。因此，APIS算法能有效地实现三维环境中的传感器结点定位。     

基于超声波的室内三维定位系统

为满足对室内定位技术和系统应用平台的迫切需求,提出一种基于超声波的室内三维定位系统,阐述了其工作原理并对三边定位算法进行了研究。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA（Code Division Multiple Access）技术进行编码,以便在目标节点上区分每个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA（Time Difference Of Arrival）测距算法,最终实现三维定位。实验研究表明,以一个信标为原点,另外两个信标分别放置为X轴和Y轴上,建立三维坐标系,能简化三边定位算法,并能实现精度较高的三维定位。     

一种基于传感器的车辆辅助定位技术研究

研究了一种基于传感器的车辆辅助定位技术。给出了系统硬件总体设计方案,并对系统抗干扰性设计进行了分析,给出用于组合定位的组合定位算法,并对算法进行了仿真。结果表明,该系统性能稳定、可靠,能满足车辆在复杂的动态工作环境下的定位需要。     

无线传感网非测距三维节点定位算法

采用DV-hop算法中距离矢量跳数和平均跳距计算方法,依据几何学原理,引入位置估算偏差值,利用加权质心算法进行位置估算,设计了一种新的无线传感网非测距三维节点定位算法,给出了该算法设计的理论依据和实现步骤．仿真结果表明,作为非测距定位算法,在设定的三维空间中,随机放置40个锚结点,能对所有节点进行定位,并可以达到0.4以下的较高精度,而且通信开销相比于二维定位方法增幅不大．     

一种可扩展的分布式副本定位方法

提出了一种在数据网格环境下的可扩展的分布式副本定位方法. 该方法利用索引结点和本地副本定位结点实现对同一个数据文件的多个副本的快速定位;将副本定位索引信息平均分布在多个索引结点上,并且能够自适应索引结点的动态加入或退出;同时利用本地副本定位节点完成本地副本的查询定位. 理论分析和实验表明,SDRL能够快速由逻辑文件名定位其索引结点,具有负载均衡、可扩展和高效的特点.     

基于RSSI-锚圆算法的无线传感器网络节点自定位研究

针对广域危险环境下无线传感器网络中锚圆内质心定位机制存在定位不够精确的缺点,以及基于RSSI测距算法有时会存在死区域的不足,本文在深入分析这两种定位机制的基础上,融合二者的优点,提出了一种有效的无线传感器网络节点自定位方法——基于RSSI-锚圆的定位算法.并对该定位算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法计算的半径值与实际情况相符,提高了锚圆半径值的精度,从而大大提高了节点的定位精度.     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.     

基于锚圆交点加权质心的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点能量有限,基于距离的定位算法有时并不适用的问题,在研究了未知节点与其无线射程范围内的3个锚节点之间的通信约束和几何关系的基础上,提出了一种基于锚圆交点加权质心的定位算法。该定位算法仅基于网络连通性而不需要测量距离,算法计算量小,节点通信开销小。仿真结果表明,当在100m×100m的区域范围内随机部署100个传感器节点,通信半径为30m、锚节点密度为16%时,相对定位误差为22.7%。     

无线传感器网络自定位算法的研究

针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题,在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上,提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法,在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下,未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明,在节点数相同的情况下,改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法,有更高的有效定位率和更低的平均定位误差,适用于节点稀疏的网络环境.     

空间球交会的三维加权质心室内定位算法

针对室内定位缺少全球导航卫星系统(GNSS)信号,且传统定位方式定位精度特别是在高程上精度较低的问题,在分析普通三维定位算法、基于场强的三维加权定位算法和基于距离的三维加权定位算法基础上,提出了一种空间球交会的三维加权质心室内定位算法.该方法以未知点与接入点之间距离为半径绘制空间球体,任意两个空间球体构成一个空间球体对,将空间球体对位置关系划分为5种情况;引入前方交会原理,推导空间球体对与待测未知点的几何关系,反演得出5种情况的坐标计算公式;将距离倒数作为参考点权因子,计算未知点三维加权坐标.实验表明:该方法比普通三维定位算法、基于场强的三维加权定位算法和基于距离的三维加权定位算法定位误差明显减小,在点位高程方向上比这3种方法定位精度提高40%以上.     

辅助定位信标节点的移动路径规划算法研究

为快速实现监控区域内所有传感节点的定位,利用辅助定位信标节点的移动,提出无线传感网中辅助定位信标节点的移动路径规划算法（MPPA）。在MPPA算法中,考虑由多个六边形网格组成的监控区域,分析sink节点的移动特点,考虑其移动路径中停留位置只是六边形网格的顶点和中心,不在同一位置停留,相邻3个停留位置不共线以及每一个网格至少被3个以上不同停留位置覆盖等约束条件,提出信标节点的移动路径约束和传感节点定位约束,并建立其移动路径规划模型。根据邻居停留位置的信息素浓度决定下一个停留位置,根据蚂蚁选择的路径释放和挥发信息素。经过蚁群算法的多次迭代,可获知能覆盖所有网格的信标节点最优移动路径。信标节点沿着该路径移动时,传感节点可获知信标节点的不同位置信息,收集通信时的RSSI值,采用Kalman滤波算法降低通信噪声,采用最大似然估计算法计算自身位置坐标。仿真结果表明：MPPA算法可根据网格中心和顶点的位置,收敛于移动距离最短且能实现监控区域任何位置上传感节点定位的最优移动路径。MPPA算法降低了信标节点的移动路径长度和停留位置个数,降低了网络启动后所有传感节点获知自身位置所需要的时间,并将传感节点平均定位误差保持在较低的水平。在一定的条件下,MPPA算法比SCAN、DOUBLE_SCAN、HILBERT、CIRCLES和ZSCAN算法更优。     

基于参考点序列的无线传感器网络节点定位算法

提出了一种基于参考点序列(Reference node sequence,RNS)的无线传感器网络定位算法,该算法对定位空间的锚节点建立voronoi多边形,以此生成由锚节点组成的voronoi图,并将voronoi图的顶点记为参考点,为定位空间增加了若干锚节点信息。从而使与传感器节点通信的锚节点数目增加,改善了锚节点不足给定位带来的负面影响。其次建立参考点和锚节点到传感器节点的序列等级,根据序列等级估计出传感器节点的位置。仿真结果表明,与DV-Hop算法和质心算法相比,本文算法可以更准确地估计出节点的位置,提高定位精度。     

移动导标条件下的无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络定位目标和要求,提出了一种新的利用移动导标节点广播信号来实现未知节点位置估算的方法. 1个或多个移动导标节点随机游走于网络区域,并间隔性地广播自身位置信息,未知节点利用接收到的广播信息位置估算边界线进行节点定位. 仿真实验结果表明,新算法比传统算法具有更小的计算代价和更高的可靠性、稳定性.     

基于信标节点间距离的改进RSSI定位算法

针对无线传感器网络应用于室内定位时,传统RSSI平均值算法精度较低的问题,提出了一种改进的RSSI算法。该算法利用RSSI平均值对所测量的每个RSSI值进行估量,消除波动大、严重失真数据,从而使所保留的RSSI值能更好的与距离关系对应。并根据室内不同位置的节点环境参数差别大的特征,提出了把信标节点间的固定距离及其测量得到的对应RSSI值带入信号传输模型,从而消除环境因素对距离估计的影响。仿真结果表明：改进RSSI算法与传统的平均值距离估计算法比较,距离估计误差明显降低,可以满足室内定位精度的要求。     

基于节点间连通性差异的DV-Hop定位算法

提出一种基于节点之间的连通性差异的算法(CDA DV-Hop). 首先通过锚节点的逆向位置估计,对锚节点的平均跳距重新进行计算,减少累计误差;然后再根据相近位置具有相似的连通性这一特性,对同一未知节点的不同估计位置进行最大最小值的限定,限定超出感知区域的位置,并计算它们的连通性差异;最后从候选估计位置中找出连通性差异值较小的位置作为最终的估计位置. 实验结果表明,在相同的条件下,CDA DV-Hop算法相比已有的距离向量-跳距算法具有更高的精度.     

改进DV—Hop定位算法在随机传感器网络中的研究

DV—Hop定位算法是一种典型的无需测距定位算法。DV—Hop定位算法在各向同性的密集网络中,可以得到比较合理的定位精度,然而在随机分布的网络中,节点定位误差较大。针对随机传感器网络中节点分布不规则的特点,在传统DV-Hop算法的基础上采用了跳数修正和多变的平均跳距离法两个改进措施,提出了一种改进的DV—Hop定位算法。仿真结果表明,提出的改进算法可大大地提高随机传感器网络中节点的定位精度。     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

基于粒子群进化的输电网络WSN节点定位算法

为了提升WSN的定位精度,提出了一种基于粒子群进化的定位算法,以应用于输电网络中的节点定位.该算法通过区域估计,缩小并限制传感器节点的预估计区域空间,并应用粒子群算法快速寻找节点定位的最优解.通过引入权重自适应的机制,加快节点定位的搜索速度,并提升算法的搜索能力.结果表明,该算法有效增强了WSN节点定位的精度,降低了计算复杂度,为输电网络的无线传感器网络提供更高效准确的定位服务.     

基于最优锚节点的无线传感器网络节点定位算法

由于传感器节点能量受限,定位算法需要综合考虑定位误差、通信和计算开销等多方面的因素。分析了DV-Hop算法定位过程并总结出误差产生的主要原因,针对不同位置锚节点对定位误差的影响,提出了一种基于最优锚节点的定位算法—DV-Hop_Bon(DV-Hopbased on optimal nodes),最后使用Matlab进行了仿真实验,结果表明:新提出的定位算法在拥有较小通信半径情况下,能有效提高定位精度,并可广泛应用于无线传感器网络中。