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1.
一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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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。 相似文献
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在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及通信半径之内相邻节点跳距时存在较大误差,提出了一种锚节点辅助的分布式定位算法。此算法不需要任何测距技术支持。它是利用锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息记录。此外还考虑了用全网锚节点来修正单独锚节点的平均每跳距离,用极大似然法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,可适合实际定位情况且具有较高的定位精度。 相似文献
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针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。 相似文献
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基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机工程与应用》2017,(6)
针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。 相似文献
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求解无线传感器网络定位问题的线性规划算法 总被引:4,自引:0,他引:4
传感器节点的定位问题是无线传感器网络中的基础性问题之一.提出了一种线性规划算法用于求解无线传感器网络定位问题.该算法利用RSSI值和经验的无线信号传播模型推导出所有可通信节点间距离的相对关系,利用节点的通信半径估算出可通信节点间的距离,并以此为约束条件利用矩形近似圆形,将二次约束的规划问题转化为线性规划问题;求解该线性规划问题便可得未知节点坐标.通过仿真实验,证明了当锚节点分布在网络边缘时该算法能得到较好的定位效果,分析了锚节点分布、锚节点个数、网络连通度等实验参数对定位结果的影响.相比凸规划定位算法,该算法大大降低了求解规划问题的次数,且在相同的实验条件下定位误差更小. 相似文献
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《计算机应用与软件》2015,(11)
节点定位是无线传感器关键技术之一。针对固定多锚节点方法定位精度低的缺陷,为了提高无线传感器的定位精度,提出一种基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法(SFOA-SVM)。首先采用单移动锚节点在无线传感器网络中移动,构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用渔夫捕鱼算法模拟渔夫捕鱼行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其他定位算法,SFOA-SVM提高了无线传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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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. 相似文献
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节点定位技术是无线传感器网络的关键问题之一,分析了无线电的路径损耗模型,建立了基于信号接收强度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)和距离的拟合关系模型,提出了一种基于协同预测的无线传感器网络全移动节点定位方法。该方法解决了当能够与未知节点通信的锚节点数量少于3个而不能定位的问题,算法利用未知节点历史时刻的位置信息辅助当前时刻的未知节点定位,即把未知节点历史时刻的位置作作为锚节点的位置,速度值作为通信半径对未知节点进行辅助定位。仿真结果表明,与传统RSSI定位算法相比,该算法的定位成功率提高了约30%,每轮的平均相对误差降低了约47%。 相似文献
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动态节点质心定位改进算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为降低无线传感器网络的定位误差,提高动态节点的定位精度和定位覆盖度,使节点定位能够应用于动态环境下,基于传统的定位算法,提出了一种新的动态节点定位改进算法。该算法通过未知节点接收、保存的分组信息来循环组成虚拟三角形,同时依靠内点测试方法来判断未知节点自身位置,最后根据质心算法来进行最终定位。将仿真结果与传统算法进行比较,结果表明,改进算法可以大大提高无线传感器网络的定位精度和覆盖度。 相似文献
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基于ZigBee网络的移动节点定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
无线传感器网络技术中,ZigBee技术以其低价格、低功耗、组网简单等优点被广泛地应用于移动节点定位研究中。随着TI推出业界首款带硬件定位引擎片上系统(SoC)解决方案CC2431,移动节点定位可以通过硬件来实现。但基于ZigBee的RSSI无线定位精度受定位环境影响,会造成很大定位误差。针对此问题,分析了影响定位精度的两个阶段:测距阶段和计算阶段。测距阶段对信号传输模型中的两个关键参数A和n值进行改进和优化,以得到更符合实际环境的参数值。计算阶段采用修正权值三角质心算法以提高主要数据的权重,避免次要数据的影响。通过仿真测试发现,本算法定位精度高,稳定性好,具有较好的实用价值。 相似文献
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为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率. 相似文献
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以蒙特卡罗算法为基础的无线传感器网络移动节点定位算法普遍存在定位误差较大的问题.针对实际应用中一般的运动模型,提出一种基于运动预测的蒙特卡罗定位(MCLMP)算法,通过构建节点运动模型,进行位置预测和滤波,并对过滤后的值进行加权计算.仿真结果表明,MCLMP算法相比以往算法定位精度提高了30%以上. 相似文献
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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。 相似文献