无线传感器网络改进型节点定位算法的研究

无线传感器网络节点位置信息对于事件监测起到至关重要的作用,节点定位技术是无线传感器网络应用的支撑技术之一。为了提高无线传感器网络节点定位的精度,同时减少定位计算过程中的能耗,在RSSI,HCRL定位机制分析的基础上提出了一种改进型的节点定位算法:接收信号强度比定位算法(RSS-RL),通过仿真试验显示:RSS-RL定位算法不仅降低了节点定位复杂度,而且,提高了定位精度。     

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的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络关键技术之一,介绍了节点定位技术的基本原理,提出了一种新的基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法.该算法在第一阶段对节点初始位置进行初步估计,第二阶段对节点初始位置进行求精.仿真结果表明,在锚节点比例较低的情况下,该算法仍然可以实现较高的定位精度,并且与dv-distance定位算法比较,表明该算法在相同条件下精度更高.     

基于非度量多维标度的无线传感器网络节点定位算法

把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路.提出了NMDSRSSI(nonmetric multidimensional scaling and received signal strength indication)定位算法,它利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来进行节点的定位,省去了以往利用无线信号强度的定位算法中先把强度转换为距离再进行定位所带来的计算误差和计算量.无线信号强度受实际环境影响存在反射、多径传播等问题,理论和实验分析表明算法对此具有较好的适应性.仿真与真实传感器节点的实验结果显示算法取得了较好的定位效果.     

基于RSSI的无线传感器网络迭代安全定位算法

分析了无线传感器网络节点定位过程中的安全性问题,针对接收信号强度指示(RSSI)测距技术,提出了一种结合梯度下降法和离群检测技术的安全定位算法.仿真和实验结果表明:使用该算法的无线传感器节点在存在攻击的环境下依然能够正常定位,当平均测距误差为0.7m时,定位误差为1m.     

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。     

无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

一种高效可靠的无线传感器网络定位算法

提出了一种新的基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法,将固定锚节点之间的距离和信号强度信息同时作为参考来校正每个固定锚节点的权值,每个节点收集自身到其一跳邻节点的RSSI值,当收集数量达到要求时,对数据进行滤波并求平均值处理.通过理论推导证明该方法可以有效降低RSSI不规则网络的定位误差,进而实现高效定位.仿真结果表明,该定位算法可以降低定位误差,具有高效的可用性,能够应用于实际的无线传感器网络中.     

应用于物流运输的无线传感器网络多点定位技术研究

在运送某些特殊物品时,对货柜的环境参数有较高的要求.无线传感器网络可以很好地监测参数变化.接收信号强度指示(RSSI)是基于节点间距离的定位算法,采用多点定位算法可以实现无线传感器网络节点精确定位.对算法进行了仿真,并进行了网络节点实验环境测试,实验结果表明:该算法达到了RSSI多点定位的要求.     

一种分布式无线传感器网络节点定位算法

基于接收信号强度(RSSl)的无线传感器网络节点定位算法由于无需额外测距硬件的支持而受到广泛的应用.但无线信号传输受到环境的影响,使得基于RSSI的定位算法存在较大的定位误差.针对上述不足提出了一种基于概率的无线传感器网络节点定位方法.首先根据信标节点发送信号强度与未知节点接收信号强度差来计算未知节点到其一跳范围内所有信标节点的估计距离,然后根据这些估计距离,通过计算未知节点在某个位置概率密度函数的最大值来确定未知节点自身的位置坐标.通过仿真表明,该方法在较低的信标节点密度和节点通信半径条件下,具有较高的节点定位精度和定位覆盖率.     

煤矿井下超宽无线传感器网络定位技术的研究

超宽带技术作为一种新型短距离无线通信方式,其所采用的纳秒级窄脉冲具有许多传统正弦载波无法比拟的优势。基于超宽带技术本身具有的特性,将其与无线传感器网络技术相结合,可以广泛应用于煤矿井下环境,通过无线传感器网络节点定位实现安全监测。本文主要介绍了无线传感器网络节点定位基本原理和算法,提出适合煤矿井下环境的定位算法,并且在传统的测距定位方法基础上进行改进。仿真结果表明,改进的定位算法有效的提高了节点定位精度和定位性能。     

基于WSN的民防工程地下空间定位算法

针对当前民防工程中地质情况复杂、通信可靠性差等问题,利用WSN低功耗、低成本、组网灵活等特点,设计适合民防工程的无线通信网络。重点关注民防工程中WSN系统的组网算法设计,该算法将传感器节点按蜂巢方式进行布局,实现对进入民防工程中的车辆、人员定位;能够在WSN网络出现局部崩溃时上报故障参考节点位置;在网络参考节点发生小规模位移时,能够将发生位移的参考节点及时关闭,确保定位节点的有效定位。通过实验证实,该算法能够有效提高民防工程中WSN网络的有效性和安全性。     

一种基于WSN信号强度的位置指纹定位方法

随着近年来网络与通信技术的大发展,人们对各种定位信息的需求也日益增大。虽然在室外定位中,GPS技术可以满足人们较高的定位需求,但其在室内的定位效果却令人难以接受。而近些年来无线传感网络（WSN）的发展,恰好为我们提供了一种成本低、实施简便、定位精度高的室内定位方法。文中提出了一种基于无线信号强度的室内定位算法,阐述了其定位原理,并以ZigBee无线网络为基础搭建了基于该算法原理的室内定位系统。最后,通过在实际环境中对该定位系统的测试,得出其最大定位偏差达到3m以内,平均定位偏差达到2m以内。     

基于阶次序列加权的无线传感器定位算法

针对WSN中节点的定位误差的问题,提出了一种阶次序列加权的无线传感器定位算法。首先根据节点定位中的信号传输采用Shadowing模型,其次根据锚节点建立Voronoi图,将Voronoi多边形的顶点作为参考点,然后建立参考点与锚节点之间的阶次序列,通过选择N个未知节点序列与最优序列加权估计未知节点的位置,仿真结果表明,相对于参比算法,算法不仅提高了传感器节点的定位精度,而且降低了算法的计算复杂度,在WSN节点定位方面具有较高的应用价值。     

基于射频识别和无线传感网融合技术的仓储定位方法研究

针对射频识别在大规模仓储定位环境下节点数量要求过高,有效覆盖面积较小问题,提出一种基于移动锚节点的二次定位方法。传统质心算法必须在节点的3度覆盖下才能有效定位,造成节点浪费。综合射频识别和无线传感网融合技术,构造一种新的锚节点,将传统定位过程中的节点划分为固定锚和移动锚,首先利用固定锚进行初步定位获得未知标签位置范围,然后利用定位向量判定移动锚的停止位置。最后,采用基于信号强度的加权质心定位算法,进行二次精确定位。仿真结果表明,该方法能有效减少锚节点数量,弥补射频信号覆盖不完全区域的定位,提高定位精度和覆盖范围,具有一定的实际应用价值。     

WSN中基于UWB和移动信标点的安全定位方法

随着无线传感器网络(WSN)理论和技术的发展,基于位置的应用(如基于位置的存取控制)已成为一种新的需求.然而已有的定位系统没有考虑到特定环境下攻击者利用放大器、定向天线或者通过被俘获节点进行攻击的情形.本文利用超宽带技术(UWB)的优点,提出一种基于UWB和移动信标点的安全定位方法,更适合WSN中基于位置估计的应用需求.该方法首先定位出网络中用户节点的位置,然后进行位置验证,去除恶意信标点,最终实现准确定位.通过实验表明了该方法的有效性.     

一种无线传感器网络节点的故障检测算法

在无线传感器网络(WSN)中,容易因为故障节点存在冗余的故障属性、噪声数据以及数据可靠性等问题,从而产生传输错误数据,这将极大地消耗WSN节点中能量和带宽,向用户形成错误的决策。为此,提出了基于蚁群算法和BP神经网络模型的WSN节点故障检测方法。通过使用蚁群算法,使用户通过寻找优化路径来定位WSN节点的位置,通过这种随机搜索算法以及蚁群算法的搜索策略使用户对WSN故障节点的位置进行总体把握。然后又基于BP神经网络模型对获取的WSN故障节点信息进一步学习,在数据训练过程中,依据WSN故障节点预测误差,并进一步调整网络的权值和阈值,增加了故障诊断的精度。采用的算法对检测WSN故障节点具有较好的性能,使无线传感器网络的服务质量大大提高,增强了系统的稳定性,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于测距的无线传感器网络定位系统

主要研究了无线传感器网络(WSN)的定位算法,结合N-hop Multilateration定位算法,针对CrossBox公司的无线传感器网络节点开发了一个小型定位系统,在实现过程中结合TinyOS系统提供的底层组件对原算法进行了一些改进,最后实物实验表明所设计的定位系统的可行性。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。