Grid-Scan算法定位误差和定位率的改进

针对Grid-Scan算法定位率及定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点的Grid-Scan定位算法。具体做了3个方面的工作：有邻居锚节点的未知节点只利用邻居锚节点进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;没有邻居锚节点的未知节点利用虚拟锚节点完成定位;锚节点及虚拟锚节点与未知节点采用不同的通信半径进行扫描并完成定位。仿真结果表明,相比传统算法,改进算法的定位精度和定位率分别平均提高了约6.35%和23.37%。     

基于网格扫描的WSN节点定位算法

现有的非测距定位算法无法准确获取未知节点的估计区域。针对该问题,提出一种基于网格扫描的分布式无线传感器网络(WSN)节点定位算法。计算每个被定位节点的初步估计区域,将该区域划分成网格阵列,通过逐个扫描得到有效网格,并将该有效网格区域的质心作为节点的估计位置。实验结果表明,在不同锚节点比率和不同节点总数的情况下,该算法的定位精度比DLE算法提高20%以上。     

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%。     

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。     

基于协同预测的无线传感器网络全移动节点定位算法

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%。     

基于加权处理的三边测量定位算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,传统三边测量定位算法利用三个锚节点一次确定未知节点的位置坐标,而单次估算的坐标值无法准确反映未知节点的实际位置。提出了一种以RSSI值和通信质量为权值的锚节点选择算法,筛选对未知节点影响力大的锚节点用于节点定位计算。在此基础上,使用角度权重函数综合多次估算的未知节点坐标信息,进而确定未知节点位置坐标。仿真结果表明,与原三边测量定位算法相比,改进算法对锚节点随机分布有较高的鲁棒性,定位精度有较大提高。     

基于相似路径的曲面异构无线传感器网络节点定位算法

针对曲面场景中的异构无线传感器网络节点定位问题,提出了一种基于相似路径的节点定位算法(Node Localization Algorithm Based on Similar Paths,NLA-SP)。首先,依据Ochiai系数计算锚节点到未知节点的传播路径与各锚节点对间路径的相似值,找出相似路径;其次,根据相似路径对应的锚节点对距离与各单跳路径首节点的通信半径估算锚节点到未知节点的距离;然后,利用融合黄金正弦策略与粒子群优化算法的麻雀算法搜索未知节点的坐标;最后,为减小三维曲面Z轴的坐标误差采用坐标投影法对未知节点的坐标进行校正。仿真结果表明,所提算法较IDV-Hop算法、CPPA算法、HHOMA算法,定位精度明显提高。     

基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法

针对基于接收信号强度的无线传感器网络节点定位算法精度低的问题,提出一种基于Voronoi图划分的节点模糊信息定位算法。根据锚节点个数对定位区域进行Voronoi图划分,将整个定位区域划分为不同的Voronoi区域,同时获得各个Voronoi区域的顶点坐标。使用高斯滤波方法筛选出可以作为参考节点的顶点坐标,通过顶点坐标和锚节点联合定位未知节点。利用模糊信息定位方法计算出未知节点的最终位置。实验结果表明,相比M ANLFI算法和FINL-DT算法,该算法能够有效提高节点定位精度,降低网络能耗。     

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%.     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

基于差分演化的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位问题,提出一种基于差分演化的WSN节点定位算法。根据相邻节点间估计距离和测量距离之间的偏差构造目标函数,利用差分演化算法求出函数的最优解,达到最优解时的节点坐标即为未知节点的估计坐标。实验结果表明,该算法在锚节点比例为10％,节点无线通信半径R为1．8r的情况下,平均定位误差不超过5％,与带梯度搜索的半定规划定位算法相比,其定位精度更高。     

基于BADV-Hop的无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络（WSNs）节点的定位误差较大的问题,提出一种蝙蝠算法（BA）和DV-Hop算法融合（BADV-Hop）的定位算法.首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用BA校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析.实验结果表明：相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度.     

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作：对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

基于RSSI等级的蒙特卡罗定位算法应用研究

感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用,提出了一种RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础,利用RSSI（Received Signal Strength Indication）值与距离的单调递减关系划分通信域,减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况,引入共线影响角度,提出了一种约束策略。仿真结果表明,提出的RRMCL与现有的MCL和MCB定位算法相比,能有效缩小采样区域,提高了定位精度和速度。     

基于锚球交域投影质心的WSNs三维定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)在三维空间的应用场景中,基于质心算法提出了一种基于锚球交汇区域投影质心的WSNs三维定位算法。该算法通过求得锚球空间交汇区域在XOY平面和YOZ平面的投影的质心,从而确定未知节点可能的空间坐标。算法将三维空间位置求解问题通过投影的方法转换成二维平面位置问题求解降低了算法的计算量,锚球在平面上的投影为与锚球同心同半径的圆。因此,通过计算投影区域质心可以得到高精度的未知节点的空间坐标。理论分析与仿真实验结果均表明:该算法具有计算量小、定位精度高、稳定性好等特性。     

无线传感器节点定位中基准锚节点的选择研究

针对无线传感器节点精确定位问题,提出一种通过选择基准锚节点实现提高定位精度的改进最小二乘定位算法。目前最小二乘定位算法未能充分利用通过合理选择基准锚节点达到提高定位精度的作用,鉴于此,提出利用累积相对误差最小方法选择基准锚节点,然后,用最小二乘法定位待测节点。仿真结果表明,在较少的增加算法复杂度的基础上能够较大地提高定位精度。