基于传输范围覆盖的无线传感器网络广播算法

广播在无线传感器网络中具有广泛的应用.泛洪广播虽然简单,但极为耗能.基于概率、基于计数以及基于位置等广播算法不使用任何邻节点信息,简单但性能改善有限.MPR以及多数基于连通支配集的广播算法利用2-hop邻节点信息计算转发节点集,虽然获得了较好的性能,但需更多的通信开销以获取和维护2-hop邻节点信息.为减少转发节点并节约通信开销,较好的实现无线传感器网络广播,本文利用1-hop邻节点信息提出了一种基于传输范围覆盖的广播算法TRCB.算法的主要思想是如果发送节点U的1-hop邻节点V被U和不包括节点V的其余1-hop邻节点集S覆盖,则节点V将不参与转发.分析与仿真表明,TRCB有效减少了冗余转发节点,从而节约了无线传感器网络能耗;并且利用1-hop邻节点信息,具有通信开销小、适应网络拓扑变化的特点;且其性能优于同样利用1-hop邻节点信息的边缘转发算法EFB.     

基于人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点的定位精度,提出一种基于改进人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法.首先设计一种三点估计未知节点坐标模型;然后利用该模型求取未知节点的坐标,并将计算出的节点位置作为人群搜索的初始位置;最后采用改进的人群搜索算法优化未知节点的位置.仿真结果表明,通过与已有的相关定位算法相比较,所提出算法具有更高的定位精度.     

基于测距和灰狼优化的无线传感器网络定位算法

节点定位是无线传感器网络实际应用中的关键问题,为了提高定位精度,提出了一种基于测距和改进灰狼优化的无线传感器网络定位算法。本文提出了一种用三个信标节点坐标估计未知节点坐标的定位数学模型,通过该模型完成未知节点初步定位估计,将其作为基于对数递减策略的灰狼优化算法的初始值,通过改进灰狼优化算法寻优获取未知节点的优化坐标。仿真结果显示：通过与已有相关定位算法相比较,本文所提出的算法定位精度更高,并且具有对测距误差鲁棒性强的优点。     

改进人工蜂群优化的DV-Hop节点定位算法

针对距离矢量-跳数(DV-Hop)定位算法误差较大、难以应用于精度要求较高的无线传感器网络的缺点,提出一种改进人工蜂群优化的节点定位算法IABC-DV-Hop.IABC-DV-Hop采用最优适应度关联的线性递减邻域搜索策略对人工蜂群算法进行改进;采用改进人工蜂群算法替代DV-Hop极大似然估计法,用以计算未知节点坐标.实验结果表明:在相同网络环境下,相比于经典的DV-Hop定位算法,IABC-DV-Hop算法在定位精度和定位效率上均有不同程度的提高.IABC-DV-Hop算法可应用于定位精度、定位效率高的无线传感器网络.     

基于智能估计的无线传感器网络定位算法

节点定位是无线传感器网络的基本机制,位置数据是监测事件不可缺少的信息,传感器节点必须首先确定自身的位置.针对无线传感器网络的节点定位问题,提出了基于Free Search优化的智能定位算法,介绍了Free Search优化算法和智能估计的模型.该算法的基本思想是将参数估计问题转化为非线性函数的在线优化问题,利用Free Search获得未知节点坐标的最优估计.仿真结果证明,与最小二乘估计定位算法相比,新算法定位精度显著提高.     

一种结合功率控制的无线传感器网络区域定位算法

在无线传感器网络中,获取传感器节点的位置信息对于许多相关的应用十分重要.首先分析了现有的无线传感器网络定位算法,然后提出了一种结合功率控制的区域定位算法(ALPC),该算法将传感器节点的位置估计在一个小区域中,而不是寻找它的精确坐标,由sink节点完成复杂的计算,传感器节点无需进行大量的通信和计算,节省了能量并延长了网络的寿命;根据实测数据讨论了时空域对信号传播模型的影响,以及这种影响如何改变定位粒度;利用区域命名机制减小了网络流量负载提高了网络的可靠性;最后,通过仿真验证了算法的有效性.     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

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。     

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.     

一种基于狼群优化的改进DV_Hop定位算法

DV_Hop算法是经典的无需测距的无线传感器网络节点定位算法之一,但由于节点分布不均匀,由平均跳距计算出的未知节点与锚节点的距离跟实际距离差距较大,导致其定位精度不高.针对这一问题,借助于狼群算法需要的计算参数较少以及具有良好的寻优精度的特点,提出一种基于优化狼群算法(IWCA)的DV_Hop算法(IWCADV_Hop).首先将DV_Hop算法的估计距离进行优化,对于距离锚节点跳数为1的未知节点,用RSSI方法直接求出它与锚节点的距离,从而减小估计距离的误差;其次,由于狼群算法容易陷入局部最优,提出优化狼群算法(IWCA),采用模拟退火的思想在探狼k次迭代未改变位置时,允许以一定概率向效果差的方向游走,游走方式采用混沌映射的方式;最后,将IWCA算法应用到节点定位的计算阶段,从而减小DV_Hop算法计算节点位置时产生的误差.理论分析与仿真实验表明,与同类算法相比,本文提出的IWCADV_Hop算法能提高无线传感器网络节点定位的准确性.     

基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络(WSN)定位算法中的经典DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出一种基于粒子群优化修正平均每跳距离的DV-Hop优化算法.该算法在以下三个方面进行改进:对于每个锚节点平均跳距计算,加入各个锚节点权重;提出主节点定义,网络拓扑结构将被考虑得更加全面,更好地权衡局部和全局特点,以此方法计算节点估计距离;提出中心学习策略,加入逃逸因子,避免粒子陷入局部寻优,最后用改进的粒子群算法代替极大似然估计法定位节点坐标.通过Matlab仿真软件验证,与原始DV-Hop和PSO-DVhop比较,结果分析此算法具有优越性和可行性.     

基于马鞍地形的无线传感器网络节点定位算法

无线传感器网络三维DV-Hop定位算法直接应用于山区地形会存在较大的节点定位误差。对此本文提出了基于山区马鞍地形的节点定位算法NLA-ST。该算法首先利用双曲抛物面函数拟合山区马鞍地形,然后应用三维DV-Hop定位算法计算节点初始位置,并将该初始位置垂直投影到马鞍地形表面。对投影节点坐标的非线性方程组进行了推导,并采用数值解法实现对节点最终坐标的计算。仿真实验表明,NLA-ST定位算法受马鞍地形参数影响较小且具有较高定位精度,能够有效满足实际应用需求。     

WSNs中基于粒子群优化的节点定位算法

节点定位是无线传感器网络(WSNs)的关键技术之一.接收信号强度指示(RSSI)测距技术以其不需增加任何额外的硬件设备的特点在节点定位中得到广泛应用.为了提高定位精度,在RSSI测距的基础上,提出将粒子群优化算法( PSO)引入节点定位中.首先由RSSI测得未知节点与锚节点的距离,然后应用PSO算法计算出未知节点的估计...     

基于跳距修正与狮群优化的WSNs三维定位算法

针对DV-Hop在三维空间中存在定位误差,为提高节点定位精度,提出一种基于跳距修正和狮群优化的WSNs三维定位算法(HCLSO-3D).首先,通过多通信半径传播,对节点跳数进行精确划分,得到优化跳数值.其次,使用相似路径搜索算法获取与待定位节点到相应锚节点之间最相似的锚节点对的路径,对此路径平均跳距值进行修正,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距.最后,利用狮群算法优化求解待定位节点坐标位置.仿真结果表明,在同样的网络环境下,HCLSO-3D算法与3D-DV Hop定位算法和文献[16]定位算法相比,定位精度明显提高.     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

基于分簇多节点协作规划的无线传感器网络定位算法

为了提升无线传感器网络的定位精度,减少网络在进行定位运算时节点能量消耗过大等问题,提出一种基于分簇的多节点协作规划的无线传感器网络定位算法,该算法先通过将网络形成多个分簇,计算簇内节点间的相对距离,再通过协作规划的方法来提升节点坐标定位的准确度。得到簇内节点相对簇头的位置坐标后,再求出簇头相对于汇聚节点的位置坐标,从而实现在网络中对任意节点的精确定位。实验仿真结果表明,与基于加权质心和参考节点序列的定位算法相比,基于分簇的多节点协作规划的定位算法可以得到更好的定位精度。     

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。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

一种改进的自适应环境定位方法

随着无线传感器网络技术的不断进步成熟, 其应用将会越来越广泛, 实用化的节点定位技术研究对于传感器网络技术性能提高和实用性保证有重要的理论意义和应用价值. 提出一种环境自适应的RSSI户内定位方法. 该方法在自修正环境路径损耗指数的基础上, 由初次定位获取各信标节点定位误差, 以误差为加权质心算法的权值计算盲节点的坐标, 并对坐标误差进行补偿. 在NI无线传感器网络(WSN)平台上进行的验证结果表明, 该方法具有更高的定位测量精度和稳定性.