面向复杂山地环境的WSN节点三维定位算法

无线传感器网络(WSN)在复杂的山地环境中进行节点定位时,节点部署稀疏会造成定位误差。为此,提出一种WSN节点三维定位算法。根据节点的稀疏程度,融合三维近似三角形内点测试(APIT)算法和DV-Hop算法预估未知节点位置,并搜索邻近节点形成平面,经过未知节点的坐标向平面作垂线,得到垂点坐标的平均值作为未知节点的最终位置。实验结果表明,与APIT算法、DV-Hop算法相比,该算法提高了节点定位精度。     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

基于APIT的无线传感器网络质心算法研究

为了解决基于无线传感器网络的高速公路检测系统中由于信标节点分布不均且稀疏导致的定位误差,结合近似三角形内点测试(APIT)算法提出了一种新的定位算法,保证未知节点在所选择信标节点组成的三角形内。算法不需额外添加硬件,容易实现。M atlab环境下仿真结果显示,基于APIT的质心定位算法在信标节点较为稀疏、不均时,定位精度比采用最近邻信标节点选择的质心定位算法提高了32.18%。     

无线传感器网络中一种改进的APIT定位算法

通过对无线传感器网络节点定位机制的研究,针对APIT定位算法中锚节点（anchors,即位置已知节点）稀疏而带来的定位精度低的问题,提出了一种改进的APIT定位算法。该算法结合了anchors对未知节点的影响因子和质心算法。仿真实验表明该算法在anchors稀疏的情况下,能明显提高定位精度,具有较普遍的工程应用意义。     

三维无线传感器网络节点定位算法研究

在二维DV-Hop算法和APIT算法的基础上,各提出了一种可适用于三维无线传感器网络的非测距定位算法DV-Hop改进算法和APIT改进算法.DV-Hop改进算法通过在节点上设置接收阈值,使未知节点只接收距离较近的局部范围内的锚节点信息,而APIT改进算法则以四面体质心扫描取代了网格扫描.介绍了 2种算法的原理,并进行仿...     

RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法

三维定位是无线传感器网络的重要技术之一.提出了一种RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法.由于现实环境往往很复杂,存在锚节点组成的四面体不包含未知节点的情况,因此筛选优质的RSSI值,并将其转换为未知节点与锚节点的距离,进而计算和比较四面体体积来进行排除;对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,并且对不满足条件的情况运用RSSI均值加权质心定位算法.仿真结果表明,该算法的定位误差比坐标四面体质心算法的小,并且增加RSSI均值加权算法提高了定位覆盖率.     

稀疏节点下APIT算法的一种改进

APIT定位算法对硬件要求不高,定位较精确,易于实现,被广泛应用于无线传感器网络定位系统,但存在因锚节点稀疏而带来的定位精度低的问题;对APIT算法进行了深入分析,通过引进新的算法(设置一个计数器比较判内判外的次数,然后比较其权重提高判别的准确率;或者利用计数器计算跳数最后用三边测量法估算位置)对其在节点稀疏环境下边缘地区无法定位的问题进行改进,并从节点比例方面比较了两种算法的定位精度和覆盖范围;在1000m*1000m范围内设置160个未知节点与80个锚节点并逐次改变锚节点个数进行仿真定位;结果表明,在锚节点稀疏情况下,改进的APIT算法定位精度和覆盖率均远高于传统APIT算法。     

基于角度判断的无线传感器网络APIT定位算法研究

在无线传感器网络节点定位算法中,近似三角形内点测试(APIT)算法具有较好的定位性能,成本较低,实现容易,在节点密度比较密集的情况下能达到比较理想的定位精度。但是在节点相对稀疏的环境下该算法误判率高,误差较大。提出一种APIT改进算法,利用角度求和来判断未知节点位置,通过理论分析比较和仿真实验表明:该算法可以在节点相对稀疏的情况下减小定位误差,提高定位精度。     

基于APIT技术的无线传感器网络目标定位算法

针对无线传感器网络的目标定位问题,提出了一种基于能量的目标定位算法.首先通过移动锚节点轨迹的采集,形成虚拟锚节点,利用三边定位确定未知节点的位置,增加锚节点的密度.采用近似三角形内点测试(APIT)算法对目标节点进行定位,并加入了加权质心因子,用锚节点对目标节点的不同影响力来确定加权因子,以提高定位精度.仿真结果表明:该算法可以有效地提高无线传感器网络目标定位的精度.     

基于弧参数约束的无线传感网络定位算法

针对现有的无线传感网络非测距定位算法在提高定位精度时,存在计算量大的问题,提出了一种基于弧参数约束的自适应三边定位算法.该算法首先将与未知节点连通的信标节点所构成平面分割成若干个三角形,采用APIT算法确定未知节点所在的三角形集合,选择周长最大的三角形的顶点作为定位所用信标节点.围绕3个定位圆重叠区域,对以未知节点为圆心的假设圆的弧高和弦长进行了多次估计,估计次数则根据未知节点所在区域大小自动调整.再以每条弦的垂直平分线和未知节点所在区域的交点作为位置估计值之一,最后取全部位置估计的均值作为定位结果.仿真结果表明该算法定位精度优于质心法和Convex-PIT算法.     

基于APIT的无线传感器网络三维定位算法

根据经典的APIT算法特点,将其扩展到三维空间中实现节点的定位。针对APIT算法的不足,提出了一种改进的TDAPIT算法,并从节点定位误差和定位覆盖率两个方面分析算法的性能。在改进的算法中利用了循环的思想,大大减少了不良节点的数量。仿真实验结果证明,TDAPIT算法可以较好地应用于三维空间定位,而且在定位覆盖率上比APIT有了明显提高。     

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.     

基于联合分步APIT定位算法的改进

本文研究了无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSNs)的节点定位问题,并针对APIT由于锚节点在低密度环境下的节点误判和节点失效等问题给出了改进,在APICT定位算法的基础提出了联合分步定位算法UNION-APICT(Union Approximate Point-In-Circumcircle Test),该算法是结合连通性的测距技术,RSSI测距技术以及质心定位和APICT等技术,来联合解决对未知节点定位问题。通过仿真实验结果表明,改进后的UNION-APICT在APICT算法的基础之上平均定位误差减少了10%-25%,定位性能有了明显的提升;随着通信半径R和最大探测距离rmax的增加,定位误差也在逐渐减小,该算法较APIT和APICT定位算法在锚节点密度、节点覆盖率和定位精度上都有所提高。     

一种基于APIT的无线传感器网络混合型定位算法

针对现有近似三角形内点测试（ APIT）算法在信标节点密集环境下定位精度不高、稀疏环境下覆盖率较低的问题,提出了一种混合型定位算法。该算法通过减小三角形内点测试（ PIT）时的三角形误判、选择优良的三角形,提高了信标节点密集环境下的定位精度。同时,该算法结合DV-Hop算法与两点定位法在稀疏环境下能计算出未知节点坐标的优点,提高了信标节点稀疏环境下的定位覆盖率。仿真分析表明：混合型算法有效地提高了信标节点密集环境下的定位精度和信标节点稀疏环境下的定位覆盖率。     

无线传感器网络的分级定位算法

对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出了一种与距离无关的分级定位算法（IDV-Hop+IMP）。当未知节点周围邻居锚节点的数量少于三个时,采用IDV-Hop算法;当未知节点周围有三个邻居锚节点时,采用IMP算法;当未知节点周围邻居锚节点的数量大于三个时,采用加权质心定位算法。仿真结果表明,在稀疏锚节点的环境下,在保证定位覆盖率的同时IDV-Hop+IMP算法比现有的如质心、DV-Hop有更高的定位精度。     

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.     

基于三角形外接圆覆盖的改进APIT定位算法

在无线传感器网络( WSN)中,传感器节点定位在整个WSN体系中占有重要地位。 APIT( Approximate Point-In-Trian-gulation Test近似三角形内点测试法)相对于其他定位算法,具有硬件要求较低,定位性能较好等优点。该算法在节点密集的网络中,可以得到比较合理的定位精度,性能也相对稳定。然而,在节点随机分布的网络中,其定位误差是不容忽视的,且定位覆盖率也相对较低。针对此问题,分析了APIT测试中的典型错误———三角形内外覆盖判断错误以及产生的原因,提出了一种基于三角形外接圆覆盖的改进APIT算法———APICT( Approximate Point-In-Circumcircle Test)算法,并将此算法与APIT算法的仿真结果进行比较,证明了此算法的定位精度具有显著优势。