无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一。重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大。从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较。     

基于自适应粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位中DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出了一种改进DV-Hop算法,该算法引入跳距误差加权策略,改进平均每跳距离计算方法,使其更好地反映网络的平均每跳距离的实际情况,有效地降低了无线传感器网络中无需测距算法的定位误差。同时引入自适应粒子群优化算法来校正改进DV-Hop的估计位置的方法。仿真结果表明,本算法在定位精度和节点覆盖率上明显优于基于PSO校正的DV--Hop算法和传统的DV-Hop算法,证明该算法在一定程度上提高了DV-Hop算法对无线传感器网络的容错性,具有更好的适用性。     

基于改进的DV-Hop算法的无线传感器网络的研究

针对基本的DV-Hop节点定位算法会产生不良的节点和多级跳带来的累积误差的缺点,提出的一种改进的DV-Hop算法,这种算能够节省附加节点的硬件开销进而能达到准确的定位。改进以后的算法的定位误差率明显比改进前的定位误差率小,表明了定位误差率随锚节点数量的增加而减小。通过MATLAB软件对节点定位误差方面进行仿真验证,仿真实验结果证明该改进后的算法稳定、可靠,易于实现,提高了定位精确度、改善了网络覆盖率,达到了预期的目标。     

一种分布式的无线传感器网络Range-free节点定位算法

针对无线传感器网络在实际应用环境中节点分布往往不均匀的状况,提出了一种分布式、无需测距设备支持的节点自身定位算法(简称为NCL算法).NCL算法基于节点通信邻域内邻居节点的个数估算节点间距,并在计算节点坐标时对节点间距进行加权平均以提高定位精度.使用OMNeT 对NCL算法进行仿真,并与DV-Hop算法进行比较分析.仿真结果表明,NCL算法提高了非均匀网络中的定位精度,具有较小的通信开销,并具有一定的容错性和自适应性.     

无线传感器网络DV-hop定位改进算法

提出了一种改进的DV-Hop定位算法,通过对DV-Hop算法的局部优化,减小了定位计算量,并使得改进的DV-Hop算法对不规则形状的节点分布网络具有较强的适应性,克服了原算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明,改进的DV-Hop算法减小了用于定位的通信开销,提高了定位精度,从而验证了改进的DV-Hop算法能够适用于节点不规则分布的异性网络。     

基于移动代理的三维DV-Hop算法

三维空间的无线传感器网络节点定位算法研究是当前的研究热点之一。通过对现有三维定位算法的不足进行分析,将无需测距的DV-Hop算法拓展到三维空间,并在通信量、定位精度方面进行了相关改进,提出了一种基于移动代理的三维DV-Hop定位算法。仿真结果表明,所提算法能对三维环境中的传感器节点进行有效的定位,信标节点的密度和通信半径对定位误差和覆盖率的影响较小,且定位精度和覆盖率相对于其他算法有明显提高。     

一种改进无线传感器网络定位算法的研究

针对无线传感器网络节点定位机制的研究,定位算法是无线传感器网络领域中所研究的一个基本问题.传统的定位DV-Hop算法在随机布置锚节点定位时存在定位精确度不高、覆盖率较低和能量消耗较大等缺点.为解决上述问题,对传统的定位DV-Hop算法进行了改进,改进后的算法可以减少消息发送的数量,节省了节点能量,提高了定位的精度和定位覆盖率,修正了网络平均每跳距离与求知锚节点估计坐标的区域范围,并进行仿真.仿真结果表明,改进后的算法定位精度明显优于传统定位算法,证明了改进算法的正确性和有效性.     

基于混合粒子群优化算法的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位技术中DV-Hop算法的不足,利用混合粒子群优化算法对DV-Hop算法的位置估计进行校正,提出了一种CCPDV-Hop算法,该方法在不需要任何额外硬件设备和通信开销基础上,将未知节点定位问题抽象为高维最优化问题,并利用混合粒子群优化算法进行求解。仿真实验结果表明,改进的DV-Hop算法与传统方法相比,定位误差显著下降,定位精度和鲁棒性都有明显提高。     

一种基于植物群落算法的无线传感器网络定位方法

针对DV-Hop算法定位精度低的问题，提出了一种基于植物群落行为在DV-Hop算法中的定位方法。首先，该算法利用植物群落算法与DV-Hop算法的第2阶段相结合实现最小误差的平均跳距；其次，植物群落算法在后期求解未知节点坐标时对其值进一步优化。最后，仿真结果显示，改进算法在不增加额外开销的情况下，定位误差进一步降低，相比其他传统群智能优化算法对DV-Hop方法的改进，算法的定位精度有很大的优势。     

锚节点选择和距离修正的DV-Hop定位算法

为了更好地解决DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种改进DV-Hop定位算法;首先利用共线性阈值选取锚节点参与位置估计;然后对实际距离和估计距离的误差采用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,再用加权修正距离值;考虑到未知节点到锚节点路径与锚节点间路径有重合的情况,用算术平均值计算平均跳距;最后采用二维双曲线定位算法来提高定位精度;仿真结果表明,与传统DV-Hop相比,改进算法在定位稳定性、覆盖率和定位精确度方面都得到了提高.