基于正方形区域的WSAN节点定位算法的研究

在WSAN中,执行器节点可根据传感器节点感知的数据做出决策并执行相关操作,因此其对感知到事件的传感器节点的准确定位对于实施精确的控制策略至关重要.区别于现有WSN中的非测距定位方式,利用移动的执行器节点代替WSN中的锚节点,提出了一种基于正方形区域的WSAN节点定位算法.首先通过执行器节点的移动确定待定位传感器节点所在区域,然后通过迭代不断缩小该区域,当满足定位精度要求时计算区域的质心作为待定位节点的坐标.仿真实验证明,算法能够在存在RSSI误差和GPS误差干扰的情况下取得较好的定位精度,且使用少量的执行器节点完成定位不仅能节省网络部署成本,还可以克服传统WSN中非测距定位算法严重依赖锚节点密度的不足.     

无线传感器网络节点定位算法研究

本文对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,简要介绍了当前节点定位技术的研究现状,并介绍了一种利用交叠环思想定位网络中未知节点的算法ROCRSSI,说明了该算法的不足之处,提出了两种可行的改进方案：FTPL算法和DMEL算法。理论分析和仿真验证证明,两种改进方案在不同空间下较原算法均有较大的改进。     

无线传感器网络分布式节点定位算法研究

深入分析比较了在无线传感器网络领域中有代表性的4种分布式定位算法,着重关注了算法的能量消耗问题。节点的能量消耗主要由计算和通讯开销组成,对于算法的计算复杂度和通讯开销,做出了定量的分析。在此基础上,对未来的研究与算法的改进提出了建议。     

无线传感器网络分布式节点定位算法研究

无线传感器网络在众多领域有着重大的应用价值,而网络的节点定位技术是这些应用的基本支撑技术.本文针对无线传感器网络节点的定位精度问题,提出一种新的分布式节点定位算法.介绍了算法的基本原理和实现方法.算法使用位置误差参数选择参与定位的节点,避免使用奇异信标节点信息,可以有效抑制定位误差的累积.仿真结果显示,这种算法具有定位精度高,计算复杂性和通信开销低等优点.     

Euclidean节点定位算法改进及其仿真

事件发生位置的确定和节点自身位置的获取对于整个无线传感器网络的实际应用来说起着关键性的作用.目前,虽然研究人员已经提出了许多定位算法,但是这些算法带有局限性,总是不能满足实际定位需求.为了提高定位效率,本文将循环迭代思想融入已有的自组织定位算法体系,来实现对经典自组定位算法Euclidean拓展和优化的目标.改进后的算法在确保能耗可以接受的前提下,实现了网络节点定位误差的显著降低、定位覆盖程度明显提高等目标.另外,仿真结果也检验了改进算法的可行性和优越性,证实了理论的合理性.     

无线传感器网络的节点定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息采集和处理方式,节点位置的确定是无线传感器网络应用的基础。结合无线传感器网络节点定位算法的性能评价以及分类方式,通过分析典型DV-Hop算法的误差产生,提出改进方案,并利用仿真环境验证。     

一种分布式无线传感器网络节点定位新算法

针对无线传感器网络节点自身定位问题，提出一种新的节点定位算法，介绍算法的基本原理和实现方法。算法假设网络中有一定比例的锚节点（位置已知的节点）。通过未知节点和其无线射程范围内的锚节点之阃的通信约束和几何关系，得出该未知节点所处的圆弧区域，将该圆弧区域的质心作为未知节点的估计位置。该算法是一种完全基于网络连通性的无需测距技术的分布式算法，算法设计简单，计算量小。节点间通信开销少。仿真结果显示，该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于画图算法的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络的节点定位问题,提出一种新的基于类Kamada Kawai画图算法的无线传感器网络节点定位算法,将无线传感器网络节点定位问题转化成画图问题,用经典的画图算法求得问题的最优解,从而实现对节点的定位。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快、定位精度高、能够获得较好的效果。     

环境监测无线传感器网络节点定位算法研究

无线传感器网络节点的定位技术是其关键技术之一,具有十分重要的地位。传感器节点采集到的数据必须结合其位置信息才有意义。结合环境监测无线传感器网络,通过对节点定位的基本原理和近几年国内外典型定位算法的分析研究,采用信号强度测距（RSSI）方法对其进行节点定位。为了提高定位精度,进一步对该方法进行了算法改进及节点坐标修正,最终实现了对目标的有效定位。通过仿真结果分析比较表明该方法平均定位误差小,是一种可行的定位算法。     

Min-Max节点定位算法的分析与改进

无线传感器网络中RSSI测距是一项低成本的估算节点间相对距离的技术,而Min-Max算法是适合该技术并能满足网络低功耗要求的节点定位应用。首先在建立RSSI测距模型的基础上分析了Min-Max算法的性能,并针对该算法在室内环境中对靠近边缘区域未知节点的定位误差较大的问题,提出了一种有矩形边缘越界检测法,改进方法能通过检测重合矩形区域是否越界并做出相应的算法修正,仿真结果表明能有效提高定位边缘区域未知节点的定位精度。该改进算法在大规模多个节点的网络环境下,依然可以有效降低网络节点的平均定位误差。     

无线传感器网络中节点定位算法

近年来,无线传感器网络作为一种新型的数据采集技术得到了空前的发展,研究能够满足实际应用的定位算法成为一个新的热点.考虑到无线传感器节点的成本、性能、功耗和应用领域等不同因素的影响,已经出现了许多实用的定位算法.基于锚点的质心算法定位精度高,而与锚点无关的ABC算法的成本低.通过结合这两种定位算法的优点,提出了一种改进算...     

WSN中APIT节点定位改进算法研究

为了提高无线传感器网络中APIT定位算法的定位覆盖率,提出了Min-max方法与APIT相结合的定位算法。改进算法不需要额外添加硬件,且容易实现。仿真结果表明改进算法与APIT算法相比定位覆盖率有显著提高。     

无线传感器网络抽样定位和求精算法

定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一。针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求,提出一种抽样定位和求精的分布式算法。算法在第1阶段基于收到的锚节点信息进行抽样,形成节点的初始位置估计。在第2阶段对节点初始位置进行求精。仿真实验结果显示了该定位算法可以在1~2次求精情况下达到收敛,在样本量为20左右的较低阈值下实现较高的定位精度,在12%左右的锚节点比例下实现95%以上的定位覆盖率,并且与dv-hop和dv-distance定位算法比较,证明该算法分别可以提高20%和5%的定位精度。     

WSNS中基于箱线图的误差自校正定位算法

针对基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络(WSNs)节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题,提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法.该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值,利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位.仿真和实验结果表明,该算法可以有效抑制异常RSSI值,显著提高节点定位的准确性和稳定性,而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图.     

一种结合功率控制的无线传感器网络区域定位算法

在无线传感器网络中,获取传感器节点的位置信息对于许多相关的应用十分重要.首先分析了现有的无线传感器网络定位算法,然后提出了一种结合功率控制的区域定位算法(ALPC),该算法将传感器节点的位置估计在一个小区域中,而不是寻找它的精确坐标,由sink节点完成复杂的计算,传感器节点无需进行大量的通信和计算,节省了能量并延长了网络的寿命;根据实测数据讨论了时空域对信号传播模型的影响,以及这种影响如何改变定位粒度;利用区域命名机制减小了网络流量负载提高了网络的可靠性;最后,通过仿真验证了算法的有效性.     

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.     

一种新的DV-hop定位算法

提出了一种新的基于非测距的DV-Hop高精度无线传感网节点定位算法。通过引入权重,改进计算未知节点平均跳距的方法,使计算出的平均跳距更加合理,用此平均跳距计算出的距离能更接近实际距离;通过引入共线性阈值NCD和跳数阈值THD,选择拓扑关系好的且距离未知节点较近的锚节点组进行位置估计得出一系列位置;最后通过质心算法得出最终的位置坐标。仿真结果表明新算法能在不需要任何额外硬件的支持下,在降低算法复杂度的同时,能提供比DV-Hop算法更精确的位置估计。     

无线传感器网络中一种基于多维定标的迭代定位算法

针对基于经典多维定标的MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出一种基于多维定标的迭代定位算法.该算法仅使用节点间的一跳距离,通过新的多维定标的迭代算法进行定位.该算法复杂度不高,理论分析和仿真结果表明,在规则网络中定位误差较小,最优情况下误差可以小于5%,在非规则网络中仍可达到较好的定位精度.     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,文章分析了DV-Hop算法及提出的一些改进方法;DV-Hop算法简单把跳数作为衡量节点距离的标准,这样会由于跳数相同、实际距离远近不同而选用错误的锚节点定位引起较大误差;通过引入了RSSI测距模型,把测距技术和非测距技术相结合,校正距离锚节点远近,在一跳之内以及多跳情况下分别实现更高精度的定位从而达到在一定程度上降低定位误差的目的。     

无线传感器网络节点OSFL-TLBO定位算法

定位技术对于无线传感器的应用是至关重要的,没有位置坐标的传感器节点信息是没有意义的。针对非测距的DV-Hop算法定位精度不高的问题,提出了一种新的基于反向蛙跳-教学优化(OSFL-TLBO)定位算法,以改进DV-Hop用平均跳距来代替欧式距离时的累积误差问题和利用最小二乘法求解非线性方程时对初值敏感,受测量误差影响较大的问题。把无线传感器网络节点的定位问题转化为求解最优解的问题。仿真结果表明,所提算法的定位准确度提高大约10%~25%,有效的提高了定位精度。