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。     

一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法

针对无线传感器网络在空间、海洋等三维场景下的应用,提出了一种基于非测距的分布式三维定位算法(DRFP-3D).该算法无需测量节点间的实际距离,只需要锚节点广播它们自身的信标信息,在锚节点一跳通信范围内的未知节点接收并存储监听到的信标信息,并根据这些信息估计自身位置.与现有的基于非测距的三维定位算法相比,该算法的通信开销和定位误差均比较小,且对网络拓扑结构具有一定的鲁棒性.仿真结果表明,在500 m×500 m×50 m的三维空间内,随机放置20个锚节点,ANR=4,就能对97%的节点进行定位,其平均定位误差仅为20%左右.     

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

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.     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

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。     

三维无线传感器网络节点定位算法研究

在二维DV-Hop算法和APIT算法的基础上,各提出了一种可适用于三维无线传感器网络的非测距定位算法DV-Hop改进算法和APIT改进算法.DV-Hop改进算法通过在节点上设置接收阈值,使未知节点只接收距离较近的局部范围内的锚节点信息,而APIT改进算法则以四面体质心扫描取代了网格扫描.介绍了 2种算法的原理,并进行仿...     

一种基于动态跳数距离的有洞无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络中,与距离无关的定位技术一直是一项挑战性的工作。尤其是在有洞的各向异性网络中,多}L节点之间的距离估算更是一个难点。针对有洞的无线传感器网络,提出一种新的距离无关定位方法,该方法可以较好地估算未知节点到参考节点之间的距离。其主要思想是,先佑算各信标节点对之间的平均单跳距离,然后选择平均单跳距离较大并且最短路径通过未知节点的信标节点对作为参考节点来估算未知节点的位置。新算法能够较好地滤除距离估算误差较大的信标节点作为参考节点。实验表明,新算法比以前的算法定位更准确。     

基于三维球形分割的无线传感器网络定位算法

为了解决无线传感器网络定位精度问题,根据三维球形分割技术提出了一种新的定位算法。首先,该方法结合锚节点间的平均距离和网络平均连通度来计算未知节点到各个锚节点的距离,并给出了定位误差计算方法。其次,基于三维球形分割对上述指标进行优化,详细阐述了位置节点的三维坐标获取方法,以此建立定位算法。最后,通过数值仿真实验研究影响定位算法的核心因素。实验结果表明,与DV-HOP算法和加权质心算法相比较,该算法在定位误差上得到较大程度改进。     

引入虚拟节点的无线传感器网络ELM定位算法

基于大部分距离无关算法能以改善锚节点比例提高无线传感器网络定位精度,提出了一种引入虚拟节点的无线传感器网络极限学习机(ELM)定位算法.通过引入的虚拟节点,寻找合适的未知节点升级为次锚节点,以增加锚节点比例,提高了定位精度.将ELM应用于节点定位,有效提高了定位的速度和精度,并因其强大的泛化性能,为无线传感器网络节点定位提供了新的思路.仿真结果表明:引入ELM定位算法和虚拟节点,有效提高了定位精度.     

基于节点密度及路径优化的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络中非测距定位算法一般采用基于连通性或跳数信息方式进行定位,一跳范围内节点间的估算距离值均相同,不能体现实际的节点间距离大小;此外,当多跳的路径有较大的转折时,此时用路径的估距值代替实际距离也会出现严重的偏差。基于此,提出了新的节点间距离模型RPD,将节点间估距与周围节点的密度信息相关联,同时进行路径优化以使路径的估距更接近实际的距离。最后将新的距离模型运用到DV-Hop节点间估距阶段实现定位。通过仿真实验表明,改进的定位算法与传统的DV-Hop相比,在不同的锚节点比率和不同的通信半径的情况下,定位的误差率和稳定性都要优于传统算法。     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一。由于DV-Hop定位算法中误差来源主要是未知节点与锚节点间距离的估计误差,为了减小该误差,引入理想锚节点间距,排除锚节点计算出的单跳平均距离中的误差较大的部分,修正全网平均单跳距离,再对使用最小二乘法计算得到的未知节点坐标进行修正。仿真结果表明,该算法能有效提高节点定位精度,且算法对锚节点数目和节点通信半径要求较低,能有效节约网络的能耗和成本。     

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.     

一种改进的无线自主传感器网络定位算法

节点定位技术是无线自主传感器网络中的关键技术之一。为了提高定位精度,提出一种基于几何斜率的无线传感器网络（WSN）定位算法。网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,利用几何学斜率的方法选取合适的锚节点,能够更精确地确定未知节点的位置。在三边测量法上运用最小平方误差方法求解,能够提高算法的精度。在新算法的基础上建立Matlab仿真。仿真结果表明改进的DV-HOP算法,在相同的锚节点数量的情况下,节点定位精度有明显的提高。     

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

针对无线传感器网络的目标定位问题,提出了一种基于能量的目标定位算法.首先通过移动锚节点轨迹的采集,形成虚拟锚节点,利用三边定位确定未知节点的位置,增加锚节点的密度.采用近似三角形内点测试(APIT)算法对目标节点进行定位,并加入了加权质心因子,用锚节点对目标节点的不同影响力来确定加权因子,以提高定位精度.仿真结果表明:该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位的精度.     

基于同心圆定位算法的改进算法研究

在分析了常用几种无线传感器节点定位算法的基础上,依据同心圆定位算法原理,提出环形定位算法。该算法的原理是利用锚节点通过一定规则做圆环,不断缩小未知节点的估算区域,直到得到包含未知节点的最小区域,取最小区域质心位置作为未知节点的估算坐标。对同心圆定位算法、环形定位算法及改进方案进行了对比仿真实验,结果表明,在锚节点比例达到5%,在20*20m2的仿真场景内部署1000个传感器节点、锚节点密度为5%时,同心圆定位算法误差为34.86%,环形定位算法定位误差为26.64%。在改进方案中,运用了多次划分圆环方法来提高定位精度。实验结果表明,改进后的算法在锚节点密度为5%时,定位误差降低到15.76%。     

基于锚球交域重心的WSN三维定位算法研究

针对无线传感器网络在三维空间应用场景,基于Bounding Cube算法,提出一种基于锚球交域重心的无线传感器网络三维定位算法,通过求解相交球区域重心,确定未知节点可能的定位坐标位置。算法通过降维处理,简化了计算的复杂度。仿真结果表明,在10 m×10 m×10 m的区域内随机部署1 000个传感器节点,锚节点比例由4%增加到10%的过程中,算法的定位精度比Bounding Cube算法平均提升了48.93%,仅需40个锚节点,就能将定位误差降低到31.96%。     

稀疏节点下APIT算法的一种改进

APIT定位算法对硬件要求不高,定位较精确,易于实现,被广泛应用于无线传感器网络定位系统,但存在因锚节点稀疏而带来的定位精度低的问题;对APIT算法进行了深入分析,通过引进新的算法(设置一个计数器比较判内判外的次数,然后比较其权重提高判别的准确率;或者利用计数器计算跳数最后用三边测量法估算位置)对其在节点稀疏环境下边缘地区无法定位的问题进行改进,并从节点比例方面比较了两种算法的定位精度和覆盖范围;在1000m*1000m范围内设置160个未知节点与80个锚节点并逐次改变锚节点个数进行仿真定位;结果表明,在锚节点稀疏情况下,改进的APIT算法定位精度和覆盖率均远高于传统APIT算法。     

一种基于约束策略的无线传感器网络定位算法*

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用研究都具有重要意义。在深入研究分析距离无关定位算法的基础上,提出了基于约束策略的无线传感器网络定位算法。该算法无须测距,采用跳数估计节点间距离,并针对未知节点到锚节点距离计算中的不足,对锚节点的平均每跳距离作了修正;在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围内的锚节点对其所在位置进行约束。仿真结果表明,该算法具有较好的性能,比已有算法的定位精度有所提高。     

一种新型的无线传感器网络三维定位算法

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,而现实应用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中,研究三维空间定位更加符合实际节点的应用情况.针对目前三维空间定位算法的不足,提出了一种新型的无线传感器网络三维定位算法.该算法无需额外的硬件支持,根据未知节点通信范围内锚节点数目,建立空间向量模型进行定位;并且在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围的锚节点对其所在位置进行约束.仿真结果表明,该算法通信开销小,提高了节点定位覆盖率和定位精度.     

基于DV-hop的无线传感器网络定位算法研究

DV-hop算法是无线传感器网络中一种典型的定位算法.系统分析了DV-hop算法中对定位误差有较大影响的节点通信半径、锚节点个数、总节点个数等几个重要参数,并进一步给出仿真结果.通过仿真结果分析得出上述参数的较优值,降低使用DV-hop算法时无线传感器网络的定位误差.理论分析和仿真结果表明,参数优化后的算法有效的降低了...