一个新的无线传感器网络节点定位算法

将经典的画图算法应用到无线传感器网络节点定位问题是一个全新的思路.提出了一个新的无线传感器网络节点定位算法.算法包括两个阶段,第一阶段运用一个类似于Kamada Kawai画图算法的定位算法,得到一个接近于传感器网络原始布局的近似布局;第二阶段利用Mass-spring画图算法对第一阶段的定位结果进一步求精.仿真实验表明:算法适应性强,定位精度高,效果较好.     

基于蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位

节点定位是无线传感器网络的关键技术,针对最小二乘算法节点定位的不足,为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种基于蝙蝠算法的传感器节点定位方法。首先将无线传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,然后采用局部和全局搜索能力强的蝙蝠算法对其进行求解,最后在Matlab 2012平台上对定位性能进行仿真测试。结果表明,相对于其他节点定位方法,该方法提高了传感器节点的定位精度和定位效率。     

求解无线传感器网络定位问题的线性规划算法

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.     

基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络定位问题本质上是一个基于不同的距离或路径测量方法的优化问题.第一次提出了基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法GASA-Hop,它是将遗传模拟退火算法作为DV-Hop的后期优化.其中,DV-Hop用来估计未知节点与锚节点的测量距离,GASA用来最小化与DV-Hop相关的适应度函数.仿真结果表明,本算法定位精度高、条件简单,比较适合无线传感器网络的节点定位.     

复杂区域节点定位算法研究

传统的无线传感器网络节点定位算法假设节点间的最短路径长度与实际几何距离之间存在函数映射关系.然而对于布设在复杂区域的无线传感器网络而言,这种函数映射关系不再成立,直接应用传统定位算法将会带来较大的定位误差.针对复杂区域中各向异性的无线传感器网络节点定位问题,提出了一种基于参考节点凸包划分的测距无关定位算法CHP.首先,...     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

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。     

基于遗传算法WSN节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题.针对无线传感网络由于位置信息等原因而造成节点定位误差较大,精确度不高等问题缺陷,提出了一种改进的基于遗传算法优化DV-hop定位算法,并将算法应用在无线传感网络节点定位中,算法首先利用节点间的距离和锚节点的位置,在距离无关定位算法的最后一个阶段,采用遗传优化算法对DV-hop算法定位得到位置进行校正,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上有效提高定位精度和扩大定位范围,仿真结果表明,改进的网络节点定位算法定位误差小和定位范围广等性能,与原始的DV-Hop定位算法相比定位误差明显减小,精度明显提高.表明算法是一种高效节能的定位算法.     

确定无线传感器网络节点位置的一种算法

无线传慼器网络是一门获取和处理信息的新兴技术.文章针对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,提出了一种新的节点定位算法.方法是在传感器网络中预先部署十分少量已知位置信息的伪节点,然后通过时钟定位算法,实现对节点位置的估计.仿真显示该算法具有较好的实用性.     

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.     

WSN定位算法APIT的改进型设计

APIT算法是WSN中应用广泛的一种定位算法,在定位中要求有较高的信标节点密度和网络连通度,而现实中未知节点的分布是随机分布的.为了提高定位精度,针对传统 APIT 定位算法在节点分布不均匀和信标节点较少时定位误差较大的问题,对原算法进行改进.仿真结果表明,改进后的 APIT算法定位精度和网络覆盖率相比于原算法都有明显的提高.     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。     

基于代数重建法的DV-Hop定位算法

针对运用最小二乘法求解DV-Hop定位算法带来的节点定位误差较大的问题,提出基于代数重建法的DV-Hop定位算法,运用一种由图象重建问题而引入的逐次迭代算法——代数重建法。仿真结果表明,改进算法能降低无线传感器网络中节点的平均定位误差。     

基于空间锥体模型WSN节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点在空间定位精度问题,针对无线传感器无法获取特定的节点的位置,传统的定位算法受到外界因素、测量距离误差和部署节点不合理性以及节点能量过快消耗,使定位和测距存在定位精度不高和计算量大等弊端。为解决上述问题,提出一种空间锥体模型下的WSN节点定位算法。通过仿真对目标参数测距量化和锚节点与求知节点空间几何关系的计算,对其求解结果进行迭代求解,从而降低了测距误差,提高了节点定位精度,避免了因距离误差和节点能量过早耗尽。仿真结果表明,算法有效地减少网络节点间通信开销,延长了网络生存周期,增强了定位精度的鲁棒性和稳定性。     

高精度AOA分簇定位算法

如今的网络安全主要联系于无线传感网络,定位算法的优劣决定了无线传感网络的能力,也就决定了网络安全的能力。分簇定位算法具有能量效率高、可扩展性好、简单可行的优点,但是分簇算法属于一种模糊定位算法,不具有较高的精度。此外,分簇算法的簇首替换如果在全局范围内进行选择,很容易造成高消耗。AOA（angle of arrival）算法在复杂环境中具有精确的定位能力。文章通过运用AOA测距算法,使分簇算法的每个节点具有自探测能力,通过节点相对夹角,用坐标算法算出相应于簇首的坐标。为了让能量消耗低于普通分簇算法,文章根据完全图中能量有效原理,让分簇只在初始时进行一次,在每个簇内无簇首或能量低时,对簇首进行重选举,再将信息发送给总簇。Matlab仿真实验表明,文章算法实现了range-based的分簇定位算法,且保留了快速部署、能量效率高、高精度的优点。根据实验,文章算法适用于不松散部署的无线传感网络。     

基于加权变尺度法的无线传感器网络定位

针对传统最小二乘法定位精度的不足,将工程控制优化中常用的变尺度法（DFP算法）应用到无线传感器网络定位问题中。该算法避免了计算二阶导数矩阵及其求逆计算,特别是对高维问题具有一定的优越性,从而实现对节点定位的优化计算。仿真实验结果表明,该算法能有效提高节点定位精度。     

基于RSSI的测距差分修正定位算法

为了抑制RSSI误差对无线传感器节点自身定位精度的影响,以三边定位算法为基础,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将差分法和质心法相结合提出了一种测距差分修正定位算法。该定位算法无需增加额外硬件开销,容易实现,定位误差可小于2.5m,适合于处理能力和能量有限的无线传感器网络节点。     

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Tikhonov正则化的WSN多边定位算法研究

节点定位是无线传感器网络实现监测和跟踪的一个重要前提.针对多边定位中的不适定问题.提出了一种基于Tikhonov正则化方法的定位算法,研究了定位模型的建立、正则化参数的选取方法以及最优定位参考点数的选取等问题.实验结果表明本算法与典型的极大似然估计法相比,较大幅度地提高了定位精度,当a值选取600,采用5个参考节点时,定位精度可达到1米.     

无线传感器网络的节点定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息采集和处理方式,节点位置的确定是无线传感器网络应用的基础。结合无线传感器网络节点定位算法的性能评价以及分类方式,通过分析典型DV-Hop算法的误差产生,提出改进方案,并利用仿真环境验证。