面向传感器节点定位的移动信标路径获取

首先,根据ROI(region of interest)面积给出了充分三重覆盖此ROI所需要的信标发射位置数量计算方法;接着,针对矩形ROI提出了一种简单的信标发射位置确定方法;之后,针对任意形状ROI提出了利用虚拟力获取信标发射位置坐标的方法;最后,利用流浪旅行商算法获取遍历这些发射位置点的最优路径,并基于多边测量方法进行传感器节点定位.仿真实验表明,采用上述方法可以对传感器节点进行高效且精度可控的定位.     

基于遗传算法的WSN移动信标定位及路径求取

针对无线传感器网络中使用移动信标定位问题,提出了基于遗传算法的无线传感器网络移动信标定位及路径求取方法。首先根据区域面积计算出三重覆盖所需的发射信标位置的个数,用遗传算法优化求取信标发射位置,再用流浪旅行商算法获取遍历发射位置点的最优路径,在遍历时基于加权质心算法对传感器节点定位。实验结果表明,该方法可对传感器节点进行高效定位。     

基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

研究了无线传感器网络中的节点定位算法问题,提出了一种新的基于移动信标节点的定位算法。该算法利用一个移动信标节点遍历整个网络,并周期性地广播包含其当前位置信息的分组,当未知节点接收到三个(或以上)与它的距离为通信半径的位置信息分组后,利用三边法计算自身位置。进而,考虑通信半径存在摄动的情况,利用极大似然法替代三边法提高算法的抗干扰能力。最后,通过仿真研究了该算法的特性,并与DV-Hop定位法进行了比较,仿真结果表明该定位方法在定位误差、通信量和网络结构适应性等方面均表现出良好的性能和优越性。     

一种无线传感器网络自适应定位算法

针对无线传感器网络中未知节点分布不均的问题,提出了一种无线传感器网络自适应定位算法。首先通过遍历未知节点,对区域密度进行划分,自适应改变各个区域信标节点虚拟力系数,使得信标节点合理分布于被监测区域中,提高了定位精度。理论分析和实验表明：算法是行之有效的。     

基于动态信标生成树的传感器定位算法

节点定位是无线传感器网络中一个基础但十分重要的研究方向。实际应用场景中,传感器节点大多被随机部署,分布往往疏密不均。现存的定位算法对节点的分布密度没有敏感性,如果算法在节点密集区域和稀疏区域使用相同的定位策略,就会造成密度大的区域定位精度低,分布相对稀疏的区域定位率低,信标节点的能量得不到最大化利用等问题。针对这些问题,提出了一种基于节点密度进行定位的生成信标树算法（GBT）。信标节点组沿着规划好的路径对节点进行遍历,实现节点的全定位。通过与其他规划动态信标节点路径算法比较,证明了GBT算法在定位时间、定位精度和对信标节点能量的充分利用上均有所改善。     

无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

节点定位技术是无线传感器网络(WSNs)的基础技术,具有重要的研究意义。质心算法与基于RSSI的质心算法是目前常用的定位方法,但前者定位误差大,后者对每个信标节点进行加权定位,这在提高精度的同时也增加计算量和干扰因素(如路径衰减因子等)。基于此,提出一种利用距未知节点最近的若干个信标节点的位置修正其他信标节点的位置的近点加权质心算法,以提高初次定位的精度。进而,可以通过改变最近点、次近点、所有点位置之和三者的权值对初次定位进行校正。仿真结果表明了所提算法的有效性。     

传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位算法的精度多依赖于信标节点的密度,但信标节点成本高,约为普通节点的100倍以上,为了降低定位的成本,提出了一种基于移动信标和DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法(MBWDV-Hop)。该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断地广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,未知节点记录到每个虚拟信标的跳数,并采用加权处理的方法计算平均跳距及其与各虚拟信标的距离,最后利用三边测量法计算未知节点的位置信息,实现节点精确定位。由于只采用一个移动信标,降低了定位的成本和布网的复杂度。最后通过仿真证明算法可以提高定位精度,降低定位成本,提高了定位的效率。     

抵抗恶意信标的安全优化DV-Hop算法

信标节点在无线传感器网络定位算法中起着关键作用,然而信标节点的安全常常被忽视.针对恶意信标节点发送虚假位置信息这种较常见且破坏性较强的攻击方式,在DV-Hop定位算法的基础上提出了一种抵抗恶意信标的安全Dv-Hop定位算法.该算法利用信标之间的距离约束来隔离恶意信标节点,同时采用多信标校正值权衡的策略克服了信标比例下降...     

基于局部信标选择的无线传感器网络定位算法

针对DV-hop算法定位精度低的问题,本文分析了节点间的位置拓扑关系对定位精度的影响,提出了一种基于局部信标选择的定位算法(RBS-DV-hop)。该算法权衡了定位精度和计算复杂度,从三方面寻找局部最优的信标节点组,包括信标节点的共线度、未知节点与信标节点的跳数以及信标节点相对于未知节点的分布。仿真结果表明,改进后的算法明显提高了定位精度和稳定性,为合理选择信标节点组进行定位提供了一种方法。     

一种基于CKF的无线传感器网络分布式定位算法

为提高无线传感器网络节点定位的精度,降低算法计算复杂性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波的无线传感器网络分布式节点定位算法。该算法假定移动锚节点按预定路径在传感区域移动,并周期性广播自身位置信标信息;每个未知位置节点首先收集多个锚节点信标信息及信号强度信息,然后估算出锚节点信标位置与未知节点的距离,最后在未知节点上运用容积卡尔曼滤波算法完成自身位置的分布式定位。仿真结果表明：本文所提算法具有优良的定位性能,定位精度和无迹卡尔曼滤波算法相当,明显优于极大似然估计定位算法,而计算复杂性则低于无迹卡尔曼滤波算法。     

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.     

面向非完全序列的水下三维传感网定位算法

针对三维空间节点定位精度低以及算法复杂度高的问题，提出一种面向非完全序列的水下三维传感网定位（NFSL）算法。该算法区别于传统基于序列定位算法，考虑更切实际的信标节点通信范围非全网覆盖的情况。首先，利用3D Voronoi图对三维定位空间进行区域划分，并确定虚拟信标节点以及其阶次序列；然后，根据由接收的信号强度指示（RSSI）所得的未知节点序列与信标节点序列的阶次相关系数得到"最邻近"信标节点并构建最邻近序列表；其次，设计针对非等长序列相似度的算法并利用该算法得到未知节点的非完全序列与最邻近序列表中各序列的阶次相关系数；最后，将该阶次相关系数作为权重实现对未知节点位置的加权估计。仿真实验以信标节点比例、通信半径、节点总数以及网络规模作为变量对NFSL与DV-Hop和质心算法的定位精度进行比较，仿真结果证明了该算法的有效性，且其定位精度随信标节点数的增加而大幅提高，与传统定位算法相比该算法定位精度最大可提高约23%。     

多功率锚节点辅助的DV-Hop定位算法

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。     

基于Monte Carlo的非测距传感器网络定位算法

针对无线传感器网络,提出一种基于Monte Carlo方法的非测距无线传感器网络节点定位算法。该算法通过计算随机散布的粒子与锚节点之间的距离再与最大射频传送距离比较,根据权值的改变进行滤波,确定未知节点可能存在的位置。在不同粒子数和锚节点个数下,对定位算法进行了仿真,同时对锚节点比率分别为0.1~0.5的情况下,比较了该算法和DV-Hop算法的定位性能,结果表明该算法充分利用对传感器节点定位估计的有用信息,计算复杂度小,定位精度较高、健壮性好。     

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。     

Concurrent localization of multiple robots

A concurrent localization method for multiple robots using ultrasonic beacons is proposed. This method provides a high-accuracy solution using only low-price sensors. To measure the distance of a mobile robot from a beacon at a known position, the mobile robot alerts one beacon to send out an ultrasonic signal to measure the traveling time from the beacon to the mobile robot. When multiple robots requiring localization are moving in the same block, it is necessary to have a schedule to choose the measuring sequence in order to overcome constant ultrasonic signal interference among robots. However, the increased time delay needed to estimate the positions of multiple robots degrades the localization accuracy. To solve this problem, we propose an efficient localization algorithm for multiple robots, where the robots are in groups of one master robot and several slave robots. In this method, when a master robot calls a beacon, all the group robots simultaneously receive an identical ultrasonic signal to estimate their positions. The effectiveness of the proposed algorithm has been verified through experiments.     

WSNs中一种基于移动信标检测的定位算法

信标节点在无线传感器网络(WSNs)定位技术中起着重要的作用,它作为参考节点决定着被定位目标的位置。在WSNs的实际环境应用中,信标节点可能会因为各种原因发生移动成为不可靠的信标节点,此时依赖不可靠信标节点来定位的未知节点将可能产生较大的定位误差,甚至失去了利用价值。针对信标节点发生移动的问题,提出了一种定位前期的基于可用信标的移动信标检测(BAB—BMD)方案。在节点定位之前,对定位节点收到的所有信标进行检测,并对移动信标重定位计算其可靠度。然后,依据信标可靠度选择可用信标节点进行定位,即基于可用信标的信标择优(BAB—BOS)算法。实验结果表明:BABBMD具有较好的检测准确度,同时采用BAB—BOS定位算法定位准确度要高于未进行移动信标检测的定位准确度和丢弃移动信标的定位准确度。