无线传感器网络距离自调整的MDS定位算法

定位技术是无线传感器网络中的关键支撑技术之一。针对移动无线传感器网络的特点,在深入分析现有多维定标节点定位算法的基础上,提出一种改进机制,即距离自调整的多维定标节点定位算法(SA_MDS)。该算法运用3种方法估算节点的两跳距离,然后自动调整节点间的估算距离,从而提高定位精度。仿真结果表明,采用SA_MDS算法,节点的定位精度有较大提高。     

传感器网络定位中的两段式距离估算方法

在由于传统DV-Hop定位算法中假定所有相邻节点之间的跳距相等,因此节点间的距离估计误差偏大,进而导致算法的定位精度偏低.为了提高节点间距离估计的准确性,提出两段式距离估计算法.该算法将锚节点与节点之间的h距离划分为两段:前h-1跳和最后一跳,并假设前h-1跳跳距相同,最后一跳的跳距与其邻居节点到锚节点的跳数有关.将两段式距离估计算法应用到DV-Hop算法上,本文还提出了改进的两段式DV-Hop算法.仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,改进算法可有效提高定位精度且无需增加节点通信开销.     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法以平均跳段距离代替实际直线距离而导致定位误差较大这一问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法.在改进算法中,锚节点通过实际距离和估计距离的误差来修正每跳平均距离.改进DV-Hop节点坐标计算方法,摒弃传统的三边定位算法而采用新的二维双曲线定位算法计算节点坐标.最后求得包含误差修正值的最终节点坐...     

基于改进变尺度法的超宽带定位新算法

针对传统定位算法收敛速度慢的问题,结合超宽带通信具有时间分辨率高的特点,在到达时间差(TDOA)定位模型的基础上,采用基于Armijo步长的变尺度法(DFP)对目标节点进行初始定位,进一步在初始位置处以泰勒级数展开算法得到目标节点的最终位置,实现超宽带(UWB)通信系统精确定位。实验结果表明,采用改进变尺度法的初始坐标修正算法,不仅能够降低定位优化算法对于初始坐标的要求,而且在测量时间准确的前提下,相比传统最速下降法平均定位精度有7倍的改进,整个算法具有好的定位精度和定位效率。     

基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位面临的高精度和实时性要求,把均值漂移算法引入联合粒子滤波(Joint ParticleFilter)框架.提出了基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法.它使用均值漂移算法构建粒子滤波的建议分布,通过有效利用最新观测信息,提高粒子状态估计的准确性,使得采样粒子的状态分布与后验概率分布更接近,减少了状态估计必需的粒子数目.该算法还提出了基于虚拟海明距离和交互势的权重计算方式,减少相邻移动节点间的干扰.仿真实验结果表明,基于均值漂移算法和联合粒子滤波的移动节点定位,可获得比基本粒子滤波更高的定位精度,其定位精度与无味粒子滤波(Uscented Particle Filter)相当,而计算开销比无味粒子滤波减小至少50%.     

A Non-Line-of-Sight mitigation localization algorithm for sensor networks using clustering analysis

Non-Line-of-Sight propagation of wireless signal has an impact on measured distances in range-based localization and will bias the final localization results. A new localization algorithm is proposed in this paper to mitigate Non-Line-of-Sight errors when there are more than enough anchor nodes deployed around the node to be located. This algorithm utilizes multi-round clustering analysis to filter the pre-located estimators which derive from all possible subsets of measured distances. In each round, the method density-based spatial clustering of applications with noise is adopted. Simulations show that the proposed algorithm can effectively improve localization accuracy not only when the measured distances with Non-Line-of-Sight error are minor but also under the condition that all of them suffer random Non-Line-of-Sight error.     

基于DV-Hop定位算法的改进研究

在无线传感器网络DV-Hop定位算法中,网络平均跳距离的估算是决定定位精度的重要因素之一。传统的DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点佑计的平均跳距,从而导致定位误差较大。为了提高节点定位精度,在原算法基础上提出了一种改进算法,考虑使用多个锚节点佑算的平均跳距离并且采用加权平均跳距代替传统算法中的平均跳距。仿真实验结果表明,在相同的网络环境下,改进后的算法能有效地减少跳距计算带来的定位误差,提高定位精度。     

基于UWB/AOA/TDOA的WSN节点三维定位算法研究

为了将二维定位算法AOA和TDOA拓展成三维定位算法,文中提出了一种基于AOA/TDOA和UWB传输技术的WSN节点三维定位算法。该算法采用二维的AOA测角算法测量未知节点与信标节点之间的角度,采用TDOA算法测量未知节点与信标节点之间的距离,在测角、测距的过程中采用UWB通信技术来传输探测信号,使得探测信号具有较高的时间分辨率,从而提高测角、测距精度,最后基于文中提出的待测节点三维坐标计算方法求解出待测节点的三维坐标。为了验证算法的有效性,在Matlab软件中进行了仿真实验。结果表明：新算法定位精度相比于AOA算法、TDOA算法都有大幅度提高。理论和实践皆表明：新算法具有较高的定位精度,能够满足未知节点在三维空间中的定位需求。     

Node localization algorithm for wireless sensor networks using compressive sensing theory

In recent years, localization has been recognized as an important supporting technology for wireless sensor networks (WSNs). Along with the increase in WSN indoor applications, indoor localization has become a hot research topic and many localization algorithms have been studied. Among these algorithms, the localization method based on compressive sensing theory emerges as a popular approach to indoor localization. In this approach, the nodes are sparse when compared to the number of grids utilized to represent the locations of the nodes, so the locations are considered as sparse signal and can be reconstructed using the compressive sensing techniques. The localization problem is formulated as the sparse reconstruction of sparsifying matrix which is comprised of measurement of received signal at grids. In order to improve the localization accuracy and meet the real-time requirement of localization applications in large indoor area, an indoor localization algorithm based on dynamic measurement compressive sensing for wireless sensor networks is proposed. Using the bounding-box method, we firstly identify a potential area that possesses the independent features. Instead of using the entire node deployment region as the measurement area, our method can decrease the number of meshing and also the dimension of measurement matrix. Meanwhile, we assume that only the anchor nodes which have communication relationship with the unknown nodes can be used as the measuring nodes; the measurement matrix of unknown nodes which need to be localized can be dynamically constructed according to the potential area and the received anchor node information, and the maximum number of measurement is decided by the number of grids of potential area. The proposed algorithm can mitigate the measurement redundancy and improve the real-time feature. Simulation results indicate that the proposed algorithm can reduce the time complexity and also maintain good localization accuracy and localization efficiency.     

基于平均跳距估计的改进DV-Hop定位算法

传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进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。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。     

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。     

基于人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点的定位精度,提出一种基于改进人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法.首先设计一种三点估计未知节点坐标模型;然后利用该模型求取未知节点的坐标,并将计算出的节点位置作为人群搜索的初始位置;最后采用改进的人群搜索算法优化未知节点的位置.仿真结果表明,通过与已有的相关定位算法相比较,所提出算法具有更高的定位精度.     

基于差分演化的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位问题,提出一种基于差分演化的WSN节点定位算法。根据相邻节点间估计距离和测量距离之间的偏差构造目标函数,利用差分演化算法求出函数的最优解,达到最优解时的节点坐标即为未知节点的估计坐标。实验结果表明,该算法在锚节点比例为10％,节点无线通信半径R为1．8r的情况下,平均定位误差不超过5％,与带梯度搜索的半定规划定位算法相比,其定位精度更高。     

基于多分辨率聚类的安全定位算法

在无线传感器网络环境中,当锚节点对于未知节点进行位置或距离欺骗时,基于善意环境下的定位技术会遭到极大破坏。提出一种基于多分辨率聚类的安全定位算法,通过对边界圆邻近点进行聚类,并使用投票机制,能有效排除恶意节点,从而阻止攻击。仿真实验表明,该算法以较短的执行时间和较高的定位精度表现出较好的性能。     

DV-Hop测距修正的定位算法研究

针对DV-Hop测距定位精度不准问题，提出基于DV-Hop测距修正的对数搜索（improved DV-Hop Ranging-based Logarithmic Search，DH-RLS）定位算法。DH-RLS算法利用锚节点间的真实距离信息估计跳距误差，修正跳距值，提高测距精度。利用质心定位算法估计未知节点的位置，并将此位置作为搜索起点，再利用搜索目标函数进行搜索，直至搜索到具有最小距离误差和的点。仿真数据表明，DH-RLS定位算法的归一化平均误差低于同类算法。通过对测距修正，降低了测距误差，同时利用搜索目标算法提高了定位精度。     

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.     

基于最大似然估计的加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示（received signal strength indication,RSSI）测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法．首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正．仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位．     

基于测距和灰狼优化的无线传感器网络定位算法

节点定位是无线传感器网络实际应用中的关键问题,为了提高定位精度,提出了一种基于测距和改进灰狼优化的无线传感器网络定位算法。本文提出了一种用三个信标节点坐标估计未知节点坐标的定位数学模型,通过该模型完成未知节点初步定位估计,将其作为基于对数递减策略的灰狼优化算法的初始值,通过改进灰狼优化算法寻优获取未知节点的优化坐标。仿真结果显示：通过与已有相关定位算法相比较,本文所提出的算法定位精度更高,并且具有对测距误差鲁棒性强的优点。     

无线传感器网络选择性DV-Hop定位算法

针对传统的矢量跳距(DV-Hop)定位算法平均定位误差大的问题,提出了一种具有选择性的改进DV-Hop定位算法。该算法首先剔除长距离信标节点信息,更新最小跳数与平均每跳距离,再次根据信标节点的实际距离和估计距离的误差进一步修正平均每跳距离。仿真结果表明:选择性DV-Hop定位算法能有效地减小平均定位误差,适应各种网络。     

基于抗差估计方法的WSN节点定位算法研究

针对无线传感器网络在实际应用中,节点间测距结果往往含有粗差,并会严重影响未知节点坐标估计值的准确性和可靠性这一问题,引入抗差估计理论,采用IGGⅢ权因子函数,设计了一种基于抗差估计的节点定位算法。该算法能对含有不同幅度的测量误差分别采取保权、降权和淘汰等相应处理,明显提高定位精度。仿真实验表明:在无粗差的情况下,本文算法与经典最小二乘定位算法的定位效果保持了良好的等效性;在含有粗差的情况下,本文算法借助于选择的阈值,对不同的粗差采取剔除以及降权等适当处理,比经典最小二乘定位取得了更高的定位精度,保证了估计结果的无偏性,体现出良好的抗差性能。