无线传感网中移动节点的自适应定位算法

介绍了一种在无线传感网中针对移动节点的自适应定位算法,通过建立移动节点运动模型,借助运动模型估计信息辅助移动节点的定位,解决了只有2个或1个信标节点的无法定位的问题,本算法能够适应不同移动节点的运动状态,动态地调整定位时间间隔,从而既能提高节点定位的精度,也能在保证定位误差的情况下降低定位频率,节省定位能量的消耗,延长整个无线传感网的生存时间。     

狭长区域中无线传感网络节点定位技术

无线传感网络是应用相关性很强的网络,在各个领域都有广泛应用.节点定位是其关键技术之一.针对狭长监测区域节点沿边界均匀分布的特点,我们提出一种基于RSSI的距离无关定位算法（PB-RSSI）,该法选取目标节点周围信标节点中的任意两个,作它们的垂直平分线,从而把定位区域分割为更多的子区域,再比较接收信号强度值确定目标节点所在子区域,并将其质心作为目标节点的位置坐标.仿真结果显示,与近似三角形内点测试法（APIT）相比,PB-RSSI分割的子区域数量更多,计算复杂度更低,定位精度更高,鲁棒性更好,能量消耗更低.     

移动无线物联网感知层传感节点定位算法研究

为了解决当前算法在锚节点密度较低时,传感节点定位精度不高的问题,提出了移动无线物联网感知层传感节点定位算法。建立了包含锚节点误差的移动无线物联网模型;根据共线度筛选候选锚节点。加权平均处理锚节点可信度,计算每个未知传感节点的平均跳距和未知传感节点定位误差,将计算误差低于设定阈值的未知传感节点转化为锚节点,并对初步定位结果进行循环位置修正,实现感知层传感节点定位。仿真结果表明,所提算法在锚节点密度相同时的定位误差低于2.5。     

无线传感器网络节点定位技术研究

节点定位是无线传感器网络应用的前提和基础.本文在分析WSN自身定位算法研究的基础上,对定位算法进行了分类.根据静态定位和动态定位算法的不同特点,对现有的算法进行了分析比较,并重点讨论了一些典型的动态定位算法.最后针对统一武器制导网络等空间应用领域中对网络节点定位的要求,探讨了节点的移动性和三维定位问题.     

无线传感网络移动节点位置并行微粒群优化策略

网络节点位置优化是无线传感网络研究的核心问题之一.无线传感网络通常由固定节点和少量移动节点构成,传统的虚拟力导向算法无法解决固定节点对移动节点优化的约束.该文针对这一问题,提出了基于并行微粒群算法的优化策略.微粒群算法具有适于解决连续空间多维函数优化问题、能快速收敛至全局最优解的特点.并行框架提高了算法的运行效率,降低了算法的运算复杂度,使算法能够满足无线传感网络的需求.通过并行微粒群算法搜索不同状态下无线传感节点的最优位置,使无线传感网络能够利用移动节点实现网络结构的动态重组,最大化网络覆盖范围,提高网络测量可靠性.实验证明,并行微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感网络移动节点位置优化.     

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.     

基于移动信标的DV-Hop无线传感网络定位算法

针对无线传感器网络中的定位问题,本文提出了一种基于DV-Hop和移动信标的新方法Mobile Beacon DV-Hop (MB-DV-Hop).该方法通过在DV-Hop定位网络中引入移动信标,实现了Range-based 和Range-free两种定位方法的有效结合.仿真结果表明,所提出的方法不仅较大地提高了平均定位精度而且极大地降低了平均通信量.     

无线传感器网络节点定位算法的研究

无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,可以在其应用领域内实现大规模的监测和追踪任务,而网络中的节点定位是应用的基础,掌握不同定位算法对不同约束条件的敏感程度是十分必要的,从定位精度、通信开销、节点密度、容错性、对硬件设施的依赖等角度,对节点定位算法进行分析和总结。     

基于可预测移动汇聚节点的无线传感网分簇算法研究

在汇聚节点移动可预测情况下,提出一种无线传感网分簇算法。该算法将subsink节点引入到HEED分簇算法中,以较快感知移动路径变化,快速形成分簇拓扑;采用sink节点注册机制,实现汇聚节点移动过程中的信息交互。实例分析表明,该算法能快速形成合理网络拓扑,延长无线传感网的生存期。     

无线传感器网络中一种移动节点定位算法

无线传感器网络中现有的大多数定位算法都是针对静态节点的,不能应用于节点移动的情况.本文提出了MCBE(Monte Carlo Localization Boxed Using Estimation)移动定位算法,该算法利用锚盒子(Anchor box),即包含待定位节点可能位置且平行于坐标轴的矩形以及非锚节点位置来帮助定位.锚盒子大小和定位误差存在正相关关系,算法根据待定位节点的一跳和二跳锚节点位置计算出锚盒子大小,当锚盒子大于一定值时,利用锚盒子小的非锚节点位置缩小锚盒子,最后在锚盒子范围内对位置采样,用蒙特卡罗MCL方法定位.理论分析和仿真结果表明,MCBE能有效地缩小采样区域,提高定位精度.     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

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。     

基于RSSI的无线传感器网络定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)的支撑技术之一,给无线传感器网络的各种应用提供节点的位置信息,具有重要的作用。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,并着重分析了基于信号强度测距法(RSSI)的无线定位技术,提出了将信号强度理论值与经验值相融合的定位方法。     

基于多功率移动锚节点WSN智能定位算法

为了降低定位成本及提高定位精度,提出了一种使用单个锚节点移动进行未知节点坐标计算的SAPSO-SMPMA算法.该算法采用单个移动锚节点游历定位区域,并通过功率控制发射不同功率的信标信号,未知节点利用收到的不同位置锚节点信息结合自适应权重粒子群算法计算节点坐标.考虑到实际应用时锚节点可能带有误差,故加入了锚节点矢量误差分析.仿真表明,本算法在充分考虑锚节点自身误差及大幅降低定位成本的情况下,定位精度仍然较高,是一种实用的定位算法.     

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。     

一种基于移动节点的无线传感器网络修复方法

传感器节点的随机部署不均匀或者由于负载不均导致有的节点能量提前耗尽,导致无线传感器网络出现覆盖空洞.针对已检测到的覆盖空洞,提出一种基于相切圆的修复算法,并从理论上证明该算法的可行性.算法的基本原理是以相邻2个边界传感器节点求它们相切圆的圆心位置,即新增加的移动节点的位置,通过反复求解相切圆的圆心位置来达到修复的目的.通过仿真实验证明:算法不仅能达到90％的修复覆盖率,而且修复后的冗余度相比其他算法也较低.     

基于簇首移动的无线传感器网络路由算法

以往的无线传感器网络分簇算法中,簇首位置固定无法移动,缺乏针对网络实时变化的灵活性,在均衡网络节点能量消耗的问题上存在着缺陷。鉴于此,提出一种簇首移动的无线传感器网络路由算法（MCHCA）。MCHCA算法将簇首设置为移动节点,通过网络区域大小及节点传输半径确定合理的移动簇首数目;根据簇内成员的位置坐标和剩余能量的信息,确定簇首每轮所需移动到的最佳位置;移动簇首收集簇内成员的数据并将其融合,传递给Sink节点。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高了网络的生命周期。     

无线传感器网络分布式的移动节点定位研究

针对WSN野外二维特定应用环境,提出了一种到主信标节点信号强度差定位算法（SSDLB）与运动预测定位算法（MPL）相结合的基于分布式的高覆盖率移动WSN节点定位算法,解决了在定位过程中未知节点在某定位时刻其邻居信标节点的个数小于3个的定位问题,并且避免了传统RSSI定位算法把信号强度值转化成距离再进行定位所带来的计算误差与计算开销,一定程度上提高了节点定位精度和覆盖率。仿真实验表明：此算法在较低的信标节点密度的条件下,能够达到较高的定位精度和定位覆盖率,与传统的RSSI算法相比定位性能有显著的提高。     

无线传感器网络中移动目标的定位与跟踪

对侵入无线传感器网络中的目标,提出了一种移动节点和静态节点相结合的定位与跟踪方式.静态节点可以发现侵入传感器网络中的目标,移动节点与静态节点配合进一步确定目标的具体位置.仿真实验验证表明:该方法可以减少大规模的频繁移动节点,不需要过多地对移动节点的选择和运动进行特别复杂的计算,具有较好的定位精度和鲁棒性,对多目标的定位与跟踪研究有一定的启发作用.     

一种基于虚拟力的移动传感器网络再部署算法

针对移动传感器网络中,数据的大规模定向传输的实际特性,提出一种基于虚拟力的移动传感器网络节点精确部署算法（VFPDA）。通过引入“中继节点簇”的概念,在源节点到目的节点之间生成多条虚拟“引力线”,这些引力线相互衔接从而构成一条虚拟的通路,然后吸引周围的移动节点向其靠拢,在“引力线”所产生的引力以及节点之间的斥力等作用力的共同作用下,构建一条从源节点到目的节点的通路。实验仿真验证了该算法的有效性。