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1.
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基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究 被引次数：2
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苟胜难《计算机应用研究》,2012年第29卷第5期
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研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。
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2.
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无线传感器网络中APIT-HR定位算法
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周礼争 张乙竹 唐瑞 余敏《传感器与微系统》,2015年第9期
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针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.
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3.
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无线传感器网络加权质心相对定位算法 被引次数：2
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张慧敏 柴毅 许磊《计算机工程与应用》,2010年第46卷第28期
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针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点，提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位，以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差，最后采用加权质心法计算坐标，并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明，在同等计算复杂度下，该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。
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4.
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基于组合测距的无线传感器网络自定位算法
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郄剑文 贾方秀 李兴隆 王晓鸣《传感技术学报》,2016年第29卷第5期
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针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.
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5.
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WSN中一种基于虚拟锚节点的VA-RSSI定位算法
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朱敏 高弘博 肖震 卢慧 杨威《四川大学学报(工程科学版)》,2013年第45卷第6期
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摘要： 针对无线传感器网络中传统RSSI定位算法精度较低的缺陷，提出一种设定RSSI有效阀值的VA-RSSI（Virtual Anchor RSSI）定位算法。该算法将定位后的盲节点升级为虚拟锚节点，提出虚拟锚节点信任度的概念与计算公式。采用虚拟锚节点信任度作为权值，由加权最小二乘法计算节点坐标。仿真实验表明，在相同网络环境下，该算法能有效降低测距误差，提高定位精度。
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6.
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基于虚拟锚节点的序列定位算法研究
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肖琳 单志龙《计算机与现代化》,2012年第6期
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为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。
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7.
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基于RSSI和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法
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冯秀芳 吕淑芳《控制与决策》,2014年第11期
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为了更加合理地分配网络资源、采集性能优良的信息来更好地完成任务,提高事件的定位精确度,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法(IPSO-IRSSI).该算法在分析RSSI无线传播损耗模型的基础上,结合优胜劣汰的选择思想以及目标函数最优的权重自适应方法,提出过滤锚节点机制和粒子群分步算法.仿真实验结果表明,该算法具有较高的定位精度,优于距离相关的传统定位算法.
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8.
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无线传感器加权质心定位算法研究
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周鹏程《数字社区&智能家居》,2011年第6期
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无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。
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9.
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基于RSSI距离修正的WSNs定位算法
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王佩琦 李艳萍 陈相南等《传感器与微系统》,2014年第5期
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针对无线传感器网络(WSNs)易受外界因素影响,导致三边定位的锚圆不能相交的情况,提出了一种接收信号强度指示(RSSI)距离修正定位算法。通过对锚圆半径进行修正,形成3个锚圆相交的区域,然后用加权定位法对未知节点进行准确定位。仿真和实验结果表明:在6 m×10 m的区域范围内,该算法的平均定位误差为0.62 m,和其他定位方法相比,有更好的定位精度。
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10.
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基于高斯校正模型的MDS-MAP定位算法
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胡良梁《电脑与信息技术》,2015年第23卷第3期
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在无线传感器网络中,节点位置信息是很多应用的基础.对于基于RSSI测距的定位算法,其算法性能很大程度上依赖于RSSI的精度.文章提出一种基于高斯校正模型的改进MDS-MAP定位算法.改进算法在测距阶段利用高斯校正模型过滤掉受干扰的RSSI信号值,提高了RSSI测量值的精度.仿真实验结果表明,该算法定位精度比原始MDS-MAP算法有明显的提高.
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11.
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基于无线网络节点相似度的室内定位算法
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林景栋 萧绪泉《控制工程》,2012年第19卷第1期
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针对RSSI测距定位技术在室内环境中受到的随机干扰大,干扰变化情况不确定,定位结果误差较大的问题,提出了一种基于无线传感器网络节点相似度的室内定位算法。首先通过无线传感器网络的连通特性确定位于网络盲节点周围的几个信标节点,利用数据拟合的方法确定节点工作电压对RSSI距离测量的影响,然后根据拟合结果对不同工作电压下测得的RSSI值进行修正,利用修正后得到的RSSI值计算得到网络节点之间的相似度值,并利用该相似度值作为距离测量和定位结果的自校正系数,对定位结果进行修正,从而获得精度较高的定位效果。实验结果表明该定位算法具有较高的定位精度。
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12.
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基于RSSI的无线传感器网络节点定位
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颜嘉俊 雷勇《计算机仿真》,2012年第29卷第7期
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研究基于Zigbee技术的无线传感器网络中未知节点的定位问题。针对传统的Two-phase positioning循环求精定位算法复杂,且在RSSI节点测距阶段存在某些点的测距误差较大,导致定位精度大大下降。为了解决测距误差大的节点对定位精度的影响,提高定位精度,首先采用RSSI测距法测出未知节点和锚节点距离,用最小二乘法粗略定位,其次通过距离关系算出每个粗略定位点的权值,引入权值阀,舍去在权值阀外的点,最后在求精阶段采用三角形加权重心算法。此方法可以最大限度的减少测量误差大的节点对定位精度的影响。经实验证明,改进算法也存在一定的误差,但比传统的算法更加精确,提高了定位精度。
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13.
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RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法
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游晓鹏 鲍金凤 邱奉美 李怀忠《微机发展》,2013年第12期
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针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题，文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB）。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库；在定位阶段，未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库，得到与一跳和两跳锚节点的距离区间，利用距离区间建立更为精确的采样箱，以提高采样效率；未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明：RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。
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14.
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RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法
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游晓鹏1 鲍金凤1 邱奉美1 李怀忠1 2《微机发展》,2013年第12期
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针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB)。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库;在定位阶段,未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库,得到与一跳和两跳锚节点的距离区间,利用距离区间建立更为精确的采样箱,以提高采样效率;未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明:RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。
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15.
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基于RSSI的无线传感器网络节点自身定位算法 被引次数：3
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王珊珊 殷建平 蔡志平 张国敏《计算机研究与发展》,2008年第45卷第Z1期
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节点自身定位是无线传感器网络的基础性问题之一.提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的节点自身定位算法.该算法利用RSSI值估算网络中所有可通信节点间距离的相对大小,得到网络中各节点位置之间的几何约束关系,并以此为约束条件,以锚节点质心和未知节点质心之间的距离最小为目标,将定位问题转化为非线性最优化问题.实验结果显示,当锚节点分布在网络边缘时,该算法可以达到较好的定位效果.
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16.
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求解无线传感器网络定位问题的线性规划算法 被引次数：2
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王珊珊 殷建平 张国敏 蔡志平《计算机研究与发展》,2009年第46卷第5期
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传感器节点的定位问题是无线传感器网络中的基础性问题之一.提出了一种线性规划算法用于求解无线传感器网络定位问题.该算法利用RSSI值和经验的无线信号传播模型推导出所有可通信节点间距离的相对关系,利用节点的通信半径估算出可通信节点间的距离,并以此为约束条件利用矩形近似圆形,将二次约束的规划问题转化为线性规划问题;求解该线性规划问题便可得未知节点坐标.通过仿真实验,证明了当锚节点分布在网络边缘时该算法能得到较好的定位效果,分析了锚节点分布、锚节点个数、网络连通度等实验参数对定位结果的影响.相比凸规划定位算法,该算法大大降低了求解规划问题的次数,且在相同的实验条件下定位误差更小.
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17.
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基于移动锚节点的无线传感器网络圆心定位
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刘辉 李智《计算机与数字工程》,2012年第40卷第3期
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文章提出了一种利用无线传感器网络无线信号接收强度（RSSI）和移动锚节点轨迹来获得待定节点位置的算法。该算法在有多个可移动锚节点的情况下,定位将会更加高效。在定位阶段,通过RSSI测得锚节点到待定节点的距离,并利用三个以上移动锚节点的坐标（包括三个）来求解圆的方程,计算出待定节点的位置。
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18.
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基于协同预测的无线传感器网络全移动节点定位算法
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李建坡 穆宝春《计算机应用研究》,2017年第34卷第1期
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节点定位技术是无线传感器网络的关键问题之一，分析了无线电的路径损耗模型，建立了基于信号接收强度（Received Signal Strength Indicator, RSSI）和距离的拟合关系模型，提出了一种基于协同预测的无线传感器网络全移动节点定位方法。该方法解决了当能够与未知节点通信的锚节点数量少于3个而不能定位的问题，算法利用未知节点历史时刻的位置信息辅助当前时刻的未知节点定位，即把未知节点历史时刻的位置作作为锚节点的位置，速度值作为通信半径对未知节点进行辅助定位。仿真结果表明，与传统RSSI定位算法相比，该算法的定位成功率提高了约30%，每轮的平均相对误差降低了约47%。
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19.
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基于垂直平分线的非测距定位算法
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邹东尧 李晨 刘碧微《计算机测量与控制》,2016年第24卷第2期
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在无线传感器网络定位机制中,近似三角形内点测试(APIT)定位算法因思想简单、硬件成本低、定位精度高而被广泛应用,但算法性能会因锚节点分布不均匀受到严重影响；为提高节点定位精度和解决APIT定位算法边缘效应的问题,提出一种基于垂直平分线的非测距定位算法；该算法利用接收信号强度指示值(RSSI)值筛选锚节点并与等腰三角形底边中垂线过顶点的几何原理结合进行定位,可以得到比较合理的定理精度,性能相对稳定；仿真结果表明,该算法可有效提高无线传感器网络定位的精度和覆盖率。
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20.
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基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法
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史洪华 钟俊 叶有名《计算机系统应用》,2015年第24卷第8期
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针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.
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