基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于高斯修正测距模型的节点改进加权质心定位算法设计

针对无线传感器网络中传统的质心定位算法具有定位精度不高的缺点,提出了一种基于RSSI测距的改进加权质心定位算法。首先,分析了无线电传播路径损耗模型,采用高斯模型对RSSI信号强度值进行了修正,从而可以根据修正后的RSSI均值更准确地进行测距;然后,使用改进的Eucliean定位法对节点位置进行初定位,在获得若干组定位锚节点集的基础上,采用改进的加权质心定位算法进行节点位置终定位;最后对基于RSSI测距修正的加权质心定位算法进行了定义和描述。仿真实验表明,文中方法在仅增加计算开销的情况下能实现节点的准确定位,且与其它方法相比,具有较小的测距误差和定位误差。     

基于最大似然估计的加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示（received signal strength indication,RSSI）测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法．首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正．仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位．     

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.     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

混沌粒子群鸡群融合优化的RSSI质心定位算法

针对传统接收信号强度指示（RSSI）定位算法定位精度低及粒子群优化（PSO）算法容易陷入早熟和局部最优解的问题,提出一种RSSI质心定位算法。通过RSSI测距技术计算各传感节点之间的距离,选择离未定位节点最近的3个锚节点和已定位节点,建立以未知节点坐标为参数的数学模型。在PSO算法的基础上运用混沌优化思想避免搜索过程陷入局部极小,并利用鸡群算法进行优化从而得到质量更好的解。实验结果表明,与原始质心定位算法、加权RSSI质心定位算法和PSO-RSSI质心定位算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度。     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

基于接收功率电平的三角质心近距离定位算法

针对无线传感器网络中近距离定位精度较低的问题,提出了一种基于接收功率电平(RPL)的免标定三角质心定位算法.该算法使用无线信号参数RPL代替传统接收信号强度指示(RSSI),应用于测距模型中,与传统三角质心定位模型相结合,从而达到降低测距误差、提高定位精度的目的.通过仿真实验,将基于RPL的三角质心定位算法与基于RSSI的三角质心定位算法进行对比,结果表明:在实验环境下,基于RPL的三角质心定位算法比基于RSSI的三角质心定位算法精度提高了59.02％,定位精度有明显提升.     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。     

基于粒子群优化的改进加权质心定位算法

针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。     

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。     

基于聚类分析优化的距离修正室内定位算法

基于接收信号强度RSSI的定位系统易受环境影响,提出一种基于聚类算法分析的高斯混合滤波的RSSI信号处理优化策略,通过优化接收信号强度及距离修正的四边质心定位算法对未知节点进行精确室内定位,使用蓝牙4.0信标节点进行实地实验。实验结果表明,该算法可以有效提高测距精度,改善系统的定位精度,比传统加权质心算法的定位精度提高了34.6%,且定位平均误差不超过0.5m,可满足室内定位精度要求。     

基于跳数区域划分的DV-Hop改进算法

DV-Hop节点定位算法使用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间的距离,而平均每跳跳距的估算精确度与网络的拓扑结构、节点密度、节点通信半径等参数都有关系。针对DV-Hop算法过程存在的不足,为减少定位误差,本文提出了一种基于跳数区域划分的DV-Hop改进算法,引入了RSSI测距技术和限跳机制,优化参与定位的信标节点组合,采用多次三边测量法,最后用质心法确定未知节点坐标。MATLAB仿真测试表明,在相同的检测环境下,改进后的算法与其他改进算法相比,能更有效地降低定位误差,提高定位精度。     

一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法

在无线传感器网络中,节点的准确定位是具体应用的前提和基础。提出一种基于R S S I的加权质心算法的改进算法,并利用未知节点接收到的来自各个不同锚节点的R S S I值为依据计算加权权值,算法实现更加容易、简单。仿真结果验证了算法的有效性,比传统的质心定位算法的定位精度有较大提高。     

改进的狭长空间中加权质心定位算法

针对目前狭长空间环境中信号多路径效应明显、传感器节点定位精度不足等情况,提出了一种基于信号接收强度(RSSI)的加权质心定位算法.该算法根据狭长带状区域环境特点部署信标节点,通过相邻信标节点的实际距离和信号接收强度,动态获取周围环境的路径衰落指数,提高RSSI测距算法的环境适应能力;根据当前环境改进加权质心算法的加权因子,引入修正因子,进一步提高算法的定位精度.理论分析和仿真结果表明,该算法设计优化,适应于狭长空间环境,宽度分别为3 m、5 m、8 m、10 m,信标节点的个数为10的巷道环境中,其定位计算精度比传统加权质心算法分别提高了22.1%、19.2%、16.1%、16.5%,稳定性分别提高了23.4%、21.5%、18.1%、15.4%.     

无线传感器网络分布式的移动节点定位研究

针对WSN野外二维特定应用环境,提出了一种到主信标节点信号强度差定位算法（SSDLB）与运动预测定位算法（MPL）相结合的基于分布式的高覆盖率移动WSN节点定位算法,解决了在定位过程中未知节点在某定位时刻其邻居信标节点的个数小于3个的定位问题,并且避免了传统RSSI定位算法把信号强度值转化成距离再进行定位所带来的计算误差与计算开销,一定程度上提高了节点定位精度和覆盖率。仿真实验表明：此算法在较低的信标节点密度的条件下,能够达到较高的定位精度和定位覆盖率,与传统的RSSI算法相比定位性能有显著的提高。