改进的分布式无线传感器网络多维标度定位算法

为提高无线传感器网络集中式多维标度MDS-MAP算法的定位精度,提出了一种改进的基于MDS的分布式定位算法。该算法在构建距离矩阵时引入Euclidean算法距离估算思想,同时采用一种优化的基于最小二乘逼近的坐标转换方法实现节点由相对坐标到绝对坐标的转换。实验结果显示,与经典MDS-MAP算法相比,改进算法在多种网络拓扑结构下均能有效提高节点的定位精度。     

传感器网络中基于多维标度定位算法的改进

针对基于经典多维标度的MDS-MAP算法在定位精度方面的不足,为提高传感器定位精度,提出一种基于Euclidean算法的改进型多维标度定位算法(Euclidean-based MDS-MAP(P,C))。算法与经典多维标度算法的区别在于,Euclidean算法能够算出每个节点与其两跳邻居节点间的欧氏距离,然后用这个欧氏距离来进行多维标度,显然能提高精度。仿真实验表明基于Euclidean算法的改进型多维标度算法与经典多维标度算法相比具有很低的定位误差以及很高的定位精度。     

一种基于非度量多维标度的移动定位算法

稀疏无线传感器网络由于缺乏足够的距离和连通性信息,导致大多数定位算法无法有效工作.提出了一种非度量多维标度移动节点辅助定位算法--NMDS-LRA(M).该算法对移动节点运动轨迹抽样,添加拓扑约束关 系,然后利用奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵,从而有效解决了移动辅助定位问题,并且避免了以往移动定位算法中虚拟节点间距离误差较大对定位精度的影响.仿真分析表明,与以往算法相比,提出的算法有更好的定位精度,而且在较低网络连通度和不规则网络分布的条件下表现出更好的可靠性.     

基于非度量多维标度的无线传感器网络节点定位算法

把统计学中的多维标度技术应用到无线传感器网络节点定位是一种新的思路.提出了NMDSRSSI(nonmetric multidimensional scaling and received signal strength indication)定位算法,它利用非度量多维标度技术直接根据无线信号强度值来进行节点的定位,省去了以往利用无线信号强度的定位算法中先把强度转换为距离再进行定位所带来的计算误差和计算量.无线信号强度受实际环境影响存在反射、多径传播等问题,理论和实验分析表明算法对此具有较好的适应性.仿真与真实传感器节点的实验结果显示算法取得了较好的定位效果.     

无线传感器网络的一种多维标度绝对定位算法

由于测距误差的存在,锚节点在网络中的分布和部署密度对节点绝对定位的精度会产生一定的影响。尤其是在锚节点分布不均的情况下,算法难以实现高精度定位要求。为解决这个问题,探讨了Householder变换在无线传感器网络定位中的应用,并且将提出的绝对定位方法应用到多维标度定位中。实验结果表明,改进的算法可以降低锚节点分布对定位精度造成的不利影响,与原算法相比提出的算法有更低的时间开销和更好的定位精度。     

基于粒子群优化的多维标度节点定位算法

针对无线传感网络节点定位易受外部环境影响的问题,提出一种基于粒子群寻优的多位标度定位算法。利用基于动态路径损耗指数的接受信号强度测距,建立距离矩阵,使用多维标度方法构建节点的相对坐标,通过四参数坐标转换模型得到绝对坐标,再用绝对坐标与实际坐标的差异度作为粒子群寻优的适应度函数,通过分群搜索,优化节点位置估计。仿真结果表明：改进算法对实际环境影响具有较好的鲁棒性,节点定位精度有了明显的提高,能够满足定位系统需求。     

基于分布式的多维定标定位算法

针对经典多维定标的MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出一种基于分布式的MDS定位算法.该算法通过采用测定距离量化的方法,得到节点的近邻向量(CNV),然后通过一定的估算算法得到距离矩阵D,从而实现节点定位的分布式计算.通过理论分析和仿真实验表明,这种改进算法能够实现高精度节点定位.     

基于移动锚节点的加权多维标度节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度不足等原因,提出了一种基于移动锚节点的加权多维标度度节点定位算法,首先通过对移动锚节点的轨迹进行采样,添加虚拟锚节点,增加拓扑约束关系,将虚拟锚节点收集的信息与实际节点之间的信息构成距离矩阵,然后利用奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵,通过加权多维标度对节点进行定位.仿真实验表明:与MDS-MAP和MDS-MAP(P)算法相比,该算法具有良好的定位精度.     

一种改进的传感器节点多维标度定位算法

传感器节点的位置信息在无线传感器网络的监测活动等应用中起着至关重要的作用,而实现节点定位较好的方法是采用定位算法进行估计,因此定位算法的研究是目前热门的研究课题之一.本文主要研究分析了分布式加权多维标度定位算法,针对其不能适应网络连通度变化、网络拓扑不规则且收敛速度较慢等不足,提出了一种改进算法.该算法采用的加权机制与邻居选择机制综合考虑1跳邻居数目、节点自身定位精度与测距误差,并且引入最速下降法优化其目标代价函数.实验结果表明:在相同的实验环境下改进算法与原算法相比,在定位精度提高的情况下对不规则、大规模网络有很好的适应性且有更好的鲁棒性.     

最短路径距离矩阵修正的多维标度定位算法

为了减小最短路径距离矩阵与欧氏距离矩阵之间的差异,提高MDS-MAP(C)算法的节点定位精度,提出一种改进的多维标度节点定位算法.该算法对MDS-MAP(C)算法进行了以下改进:采用启发式的搜索策略对最短路径距离矩阵进行修正,以减少最短路径距离矩阵与实际的欧氏距离矩阵之间的误差;利用smacof算法迭代误差函数代替SVD分解来求解节点的定位问题,以优化和改善节点定位的求解过程.实验结果表明,与MDS-MAP(C)算法相比,改进算法能够减少最短路径距离的误差,有效提高节点的定位精度,并且对不规则网络具有更好的适应性.     

无线传感器网络中一种基于多维定标的迭代定位算法

针对基于经典多维定标的MDS-MAP算法在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,提出一种基于多维定标的迭代定位算法.该算法仅使用节点间的一跳距离,通过新的多维定标的迭代算法进行定位.该算法复杂度不高,理论分析和仿真结果表明,在规则网络中定位误差较小,最优情况下误差可以小于5%,在非规则网络中仍可达到较好的定位精度.     

基于梯度优化的多维尺度节点定位算法

研究了分布式多维尺度分析技术在无线传感器网络节点定位中的应用,重点分析了其定位精度和收敛性能.根据传统的梯度优化算法,引入了最速下降算法作为目标函数的无约束优化方法.该算法采用最速下降法对节点的局部目标函数进行迭代优化.实验结果表明该优化算法比基于SMACOF算法的高斯核加权的dwMDS(G)算法在定位精度上有明显的提高, 并且算法简单,容易实现,是一种实用有效的无线传感器网络节点定位方法.     

复数多维标度移动定位算法

基于多维标度（Multidimensional Scaling,MDS）的定位算法,利用移动站与多个基站两两节点间距离的相关性对移动站进行定位,其高稳健性近年来已被证实。但是其性能有限,即使在测量噪声很小的情况下MDS算法也无法达到克拉美罗下界（CRLB）。本文提出了一种新颖的基于TOA（time of arrival）定位方法的复数MDS方法。不同于经典多维标度算法,这种算法并不需要对标度生成矩阵进行奇异值分解,而是对本文定义的一个复数距离矩阵进行奇异值分解获得更多信息从而得到更好的性能。本文对该算法进行了计算机仿真,并与另外几种定位方法做出比较。     

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%。     

一种基于加权多尺度分析技术的鲁棒节点定位算法

研究了多种网络拓扑结构及稀疏网络下节点定位的鲁棒性问题. 联合考虑 1 跳邻居数目、邻居节点自身定位精度与测距误差, 引入节点相对定位误差和相对可信度概念, 提出了一种分布式基于加权多尺度分析技术的鲁棒节点定位算法. 该算法根据节点2跳局部网络连通度信息及邻居节点相对定位误差大小, 自适应选择综合性能好的邻居节点参与迭代优化, 并采用与节点相对可信度成正比的加权机制, 增加高可信度节点在定位计算中的贡献度. 实验数据显示, 该定位算法能够有效地抑制较大定位误差在网络内的扩散, 同基于高斯核加权的 dwMDS(G) 算法相比, 不仅迭代次数减半, 而且在网络连通度较低或拓扑不规则时, 可提高 5% 左右的定位精度.     

基于距离重构的无线传感器网络多维定标定位算法

无线传感器网络中基于多维定标的定位算法通常采用最短路径代替距离矩阵中的未知项,会导致较大的定位误差。针对这一问题,提出一种基于距离矩阵重构的无线传感器网络多维定标定位算法DR-MDS。算法利用节点间的公共邻居信息对距离矩阵线性重构,计算距离矩阵中的未知项,然后对重构的距离矩阵运用双中心化并进行特征分解,从而求得网络坐标。由于算法能够更为准确的获得网络节点之间的空间相对关系,并充分利用其空间相关性计算节点相对坐标,可获得较好的定位效果。仿真结果表明,本文提出的DR-MDS算法与MDS-MAP、ISOMAP相比定位精度更高,误差范围更小。     

WSN中APIT节点定位改进算法研究

为了提高无线传感器网络中APIT定位算法的定位覆盖率,提出了Min-max方法与APIT相结合的定位算法。改进算法不需要额外添加硬件,且容易实现。仿真结果表明改进算法与APIT算法相比定位覆盖率有显著提高。