基于移动锚节点无线传感器网络定位的算法

无线传感器网络应用在很多场合中,监测目标进行定位和跟踪是最基本的应用。在无线传感器网络中基于移动锚节点的定位算法进行设计仿真,网络部署成本显著减少。节点能耗减少,运行时间延长,而且在网络边缘上的节点100％都能获得节点位置．该设计算法能得到完整的网络信息,即使在网络节点出现故障后,通过移动锚节点来重新确认所有无故障节点的位置,进行重新定位。     

无线传感器网络节点定位的移动信标节点路径规划

为了进一步提高无线传感器网络节点定位精度和覆盖率,本文在采用移动信标节点来对未知节点进行定位方面,提出了信标节点向最大覆盖未定位节点方向移动的路径规划算法,解决了信标节点的移动路径规划问题.仿真实验表明,和信标节点随机方向移动算法相比,该算法具有较好的定位性能,能很好地适应大规模随机不均匀撒布节点的应用需求.     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

基于移动锚节点的无线传感器网络圆心定位

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。     

用移动锚节点实现无线传感器网络定位

提出一个用移动锚节点实现无线传感器网络的定位方法。利用已知相交圆半径求交点坐标的原理,未知节点通过判断移动锚节点的访客名单并进行距离判断来确定未知节点的准确位置。文中对提出的两种定位方法MAP-M、MAP-M&N通过改变节点通信半径、锚节点的移动速度、移动锚节点的数量等参数与移动锚节点定位方法GC进行已定位节点数量的对比。系统模拟结果显示本文提出的方法不需增加额外的硬件,能大大改善定位节点覆盖率,而且不需要用太多的移动锚节点,成本低,但是定位误差却没有明显的改善。     

移动节点路径规划和几何限制的无线传感器网络定位算法

提出一种利用移动节点的无需测距的无线传感器网络定位算法.该算法中,移动节点以垂直路径两次穿过未知节点通信半径范围,从而获得通信区域边界附近多个航标位置;航标点连线的中垂线形成几何限制区域,该区域中心即为未知节点的估计位置.与其它基于几何限制区域的算法相比,本算法计算复杂度低、定位精度高.仿真实验结果显示本算法相比于其它算法,定位精度提高10％～40％不等.     

基于锚节点移动路径动态规划的定位算法

针对水下无线传感器网络结构非均匀、锚节点分布不均匀导致节点定位率低、定位误差较大的问题,引入双移动锚节点,提出一种基于锚节点移动路径动态规划的水下无线传感器网络定位算法(BMAP)。对水下无线传感器网络构建数学模型,双锚节点通过依次遍历网络进行信息广播和节点信息采集,信息列表保存信号强度最大的虚拟锚节点ID,生成必经虚拟锚节点集合,通过蚁群算法对锚节点移动路径进行最短路径求解,利用RSSI测距算法和三边定位算法完成节点定位。实验结果表明,BMAP算法定位性能优于SCAN、BFS、锚节点随机的RSSI定位算法。     

基于双移动锚节点的无线传感器网络定位算法

为提高无线传感器节点的定位精度,降低定位能耗,提出一种基于鲸鱼优化算法和双移动锚节点的定位算法。使用两个移动锚节点按照设计的移动路径遍历整个部署区域,使用加权质心算法估算节点大致位置,使用鲸鱼优化算法提高定位精度。仿真结果表明,提出的路径比PP-MMAN、GTURN和GSCAN等其它使用多个移动锚节点的路径更短,降低了移动锚节点的能耗;所提路径规划算法配合使用鲸鱼优化算法的定位精度较高,受通信不规则度和测距误差的影响较小。     

基于移动锚节点的无线传感器网络三边质心定位

探讨了无线传感器网络(WSN)定位技术的意义,研究基于移动锚节点的测距定位技术;设计了移动锚节点运动轨迹,在利用无线电与超声波到达时间差(TDOA)测得锚节点到待定位节点距离的情况下,给出了一种新的定位算法——三边质心定位算法,该算法通过求解待定位节点的定位近点所构成几何图形的质心来完成定位;仿真结果表明,该定位技术能够明显减小定位误差与锚节点数量。     

无线传感器网络中移动节点定位算法研究

提出一种利用临时锚节点的蒙特卡罗箱定位算法.该算法是基于蒙特卡罗定位方法之上,通过引入节点平均速率来获取临时锚节点,并利用一跳范围内的临时锚节点构建最小锚盒、增强样本过滤条件,从而加速了采样和样本过滤.此外,在样本的获取上采用了非随机采样的均衡采样方法,有效地降低了采样次数.仿真结果表明:该算法同蒙特卡罗定位算法等相比,提高了节点的定位精度,降低了节点的能耗.     

WSN中一种基于移动锚节点的节点定位算法

在无线传感器网络的定位过程中,随着锚节点的使用数量增多,整个网络的开销也会增大,从而会造成较大的浪费.因此,为了实现利用较少的锚节点完成较精确定位的目标,提出了一种仅基于3个移动锚节点的Range-free无线传感器网络节点定位算法.该算法能够保证每个未知节点都选择与其距离在一定范围内的锚节点进行定位,同时,通过建立优化模型以最大化网络中的二重覆盖区域范围,从而进一步提高定位的精确度.仿真实验结果表明,该算法能够在一定程度上提高节点的定位精确度.     

基于方向决策的移动锚节点动态路径规划方法

在基于移动锚节点的无线传感器网络定位过程中,移动锚节点的路径规划问题对定位性能有着重要的影响,但现有的路径规划方法没有充分考虑到网络内未知节点的密度以及分布情况,定位效率低且成本大,因此提出了一种基于方向决策的移动锚节点动态路径规划方法CWDP(Dynamic Path Planning Based on Orientation Decision-Classed Weighted).首先网络内的未知节点根据连通度阈值对自身进行分级处理,当移动锚节点进入网络区域后,根据通信范围内未知节点的反馈信息,再利用分级权重系数实时决策下一目标的移动方向.仿真结果表明,该方法有效地提高了网络内未知节点的定位覆盖率和降低了定位误差,并节约了定位成本.     

无线传感网络节点定位中的导标动态移动策略

在基于移动导标的无线传感器网络节点定位中,导标的移动路径将直接影响到节点定位的效率和精度.考虑到无线传感器网络节点通信能力和计算能力有限性,着重研究一种基于网络局部拓扑信息的导标移动虚拟力修正模型.模型中,导标对邻居节点进行筛选,并进一步收集有效节点与导标的距离、有效节点拥有邻居节点数目等参数,在此基础上建立移动导标虚拟引力模型,该模型能使导标的移动具有较强的自适应性.更进一步,针对节点虚拟引力基本模型存在的导标无引力情况和冗余遍历情况,通过加入接近因子及已定位区域边界曲线拟合的方法,对基本模型进行修正.仿真实验表明,提出的路径规划算法与典型的传统路径算法相比较,导标遍历网络的路径长度缩短了20%~30%,较大程度节约了定位过程中导标节点遍历网络所需的能量开销.     

无线传感器网络中基于移动锚节点的APIT的改进定位算法

针对APIT定位算法定位误差大,覆盖率低等缺点,提出了一种基于移动锚节点的改进的定位算法.在网络中引入移动锚节点,通过移动覆盖算法尽量使节点均匀分布,并提出了一种基于异构传感器网络的最佳节点数量的计算方法,另外引入了RSSI量化模型对APIT算法进行修正,解决了用APIT算法不能进行定位的问题.仿真结果表明,其与传统方...     

基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

一种基于蒙特卡罗法的无线传感器网络移动节点定位算法研究

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术。文章研究无线传感网中信标节点静止、定位节点随机运动情况下的节点定位方法。在传统MCL算法基础上,提出一个改进定位算法,通过构建节点运动模型,进行运动预测、位置滤波,提高定位精度。仿真结果表明,改进方案在不同的信标节点密度、不同的连接度、不同的节点运动速度等情况下,均表现出了良好的性能。     

移动无线传感网的移动感知路径选择算法

为解决稀疏网络环境下移动传感节点的区域全覆盖和数据传输问题,提出一种移动无线传感网的移动感知路径选择算法(MSPS)。在MSPS算法中,用数学公式表示邻居网格集合、区域覆盖率、数据传输时延、节点平均能耗等参数。采用机会路由算法进行数据传输,并建立能保证全覆盖监测区域且权衡数据传输时延、数据传输率和节点平均能耗的移动路径选择优化模型。提出到目标网格的路径寻找方法、初始染色体的确定方法和染色体适应度值计算方法。最终提出修正的多种群遗传算法求解优化模型,获得移动传感节点的最优移动方案。仿真结果表明:不管监测区域内是否存在障碍物,MSPS算法都能提高数据传输率,降低数据传输时延和节点丢弃的总数据量。在一定的条件下,MSPS算法比SGA、TCM_M、RAND_D和RAND算法更优。