滑坡监测系统的无线传感器网络设计

滑坡是一种严重的地质灾害,对居住在山区的人们的生命和财产造成严重的威胁,滑坡监测系统可采用zigBee无线传感器网络技术和北斗卫星相结合对滑坡的状态进行监测。文章介绍了基于zigBee无线传感器技术的滑坡监测系统的实际应用方法,研制了包括普通节点和网关节点、面向滑坡监测的无线传感器网络节点,从而完成了滑坡参数的实时采集和传输。     

无线传感器网络节点定位技术应用

通过应用无线传感器网络定位技术，构建了一个人员监控系统。系统可以对人员位置进行实时定位，避免了因事故发生却不能确定事故地点造成的问题，减少了许多不必要的损失。目前，该系统已经处于运行和维护阶段，运行效果良好。     

无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

改进无线传感器网络矿井监测系统定位算法

在传统的矿井监测系统中,由于无线传感器网络节点分布相对比较分散,从而导致了定位精度不高和覆盖率较低等缺点,进而对采集温度、气体压力和瓦斯浓度等数据无法进行实时有效的监测;针对上述不足,首先对定位系统设计进行了分析与研究,提出多通道传输数据机制,然后利用贝叶斯概率模型改进Euclidean定位算法,去除了接收信号强度指示器随机波动,从而使信号强度最终达到平衡,提高了定位精度,有效地降低了节点位置的定位误差,进而确保了高效救援和井下作业的安全系数;实验结果证明:改进后算法具有更高的定位精度,验证了算法的有效性和正确性.     

无线传感器网络的分区域质心定位算法

针对无线传感器网络（WSNs）质心定位算法定位精度较低和一般的改进型质心算法计算复杂及数据通信量大的问题,提出一种新的质心定位算法——分区域质心定位（RPCL）算法.该算法将包围未知节点邻居锚节点组成的三角形划分为7个区域,每个区域的确定1个质心作为未知节点的估计位置.仿真结果表明：RPCL算法的平均定位误差比一般的质心定位算法减小20％以上;参数优化后,误差减少到49％左右.     

动态无线传感器网络的改进蒙特卡罗定位算法

针对于无线传感器网络中移动节点的定位问题,在传统蒙特卡罗定位算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法通过构建接收信号强度指示测距模型来限制样本区域以求提高采样效率。仿真结果表明,与MCL、MCB等其他蒙特卡罗定位算法相比,改进算法在不同的时间、不同的锚节点密度、不同的节点移动速度等情况下,都具有更好的定位精度。     

基于RSSI的无线传感器网络定位系统设计与实现

基于窄带无线信号的路径损耗和阴影衰落,直接建立多个锚节点值与待定位节点未知坐标估计量的解析关系,避免传统RSSI定位方法中常用的对两节点距离量的直接求解,减少信息丢失,提高定位精度;仿真分析了锚节点数量、遮挡因子、路径损耗指数等对定位精度的影响;采用CC2530无线传感芯片实现基于RSSI的无线传感器网络定位系统;系统采用8个锚节点分别在边长4m和10m的两个正方形区域内展开定位实际测试,结果显示其平均定位误差可分别降到0.175m和0.824m。     

一种基于无线传感器网络的RF定位算法研究

提出了一种全新的RF定位估测方法。测量了在锚节点中的未知节点收到的信号强度,然后转换信号强度的信息为距离的估测。使用这些估测得到了一种未知节点的概率分配模型并终于找到了概率最大时候的位置,由此作为结果。实验中采用了Matlab作为仿真工具,而所得到的结果相比先前的定位方法有一定的优势。     

基于无线传感器网络的地下矿工定位算法

煤矿作业要求工人在地下坑道内进行施工,其工作环境比较恶劣;煤矿工人的安全备受社会关注,为了在事故导致工人被困地下时,能够快速确定幸存工人所处的位置,无线传感器网络被应用于煤矿环境下定位;利用对数一常态分布模型分析了RSSI值并在二维的RCM(切圆圆心法)算法的基础上,针对实际环境,把无线传感器网络应用到三维空间内提出了接收信号强度指示测距与切球球心法混合定位算法,给出了该算法的理论模型及其仿真结果,并证明了算法的有效性。     

一种环境自适应的无线传感器网络定位算法

在目前无线传感器网络中,接收信号强度指示(RSSI)测距模型严重依赖于信号衰减因子。为解决该问题,提出一种环境自适应的无线传感器网络定位算法。该算法利用改进的RSSI测距方法,通过网络中边与边之间的量化关系,消去信号衰减因子对定位算法的影响,从而使算法能实现对环境的认知。仿真实验结果表明,与传统的MDS-MAP定位算法相比,该算法具有较强的环境自适应能力和较好的定位精度。     

基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对“距离-损耗”模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明：提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。     

无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法

针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题,提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先,利用RSSI阈值,从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点;接着,利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点,作为次选协作骨干节点;然后,使用锚节点置换准则,根据置换锚节点的定位误差,从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点;最后,以协作骨干节点为协作对象,根据精度优先级参与协作求精,对未知节点进行未知修正。仿真实验表明,该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面,相同条件下,相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法,该算法平均定位精度提高了15%;在时间效率方面,相同条件下,对比传统RSSI协作定位算法,该算法在时间效率上提高了20%。可见,所提算法可以有效提高节点定位精度,减小计算复杂度,提高时间效率。     

基于RSSI的无线传感网络梯度分簇算法

无线传感器网络(WSN)通常采用分簇结构以减少通信量,降低网络的能量消耗。针对无线传感网在数据收集模式下节点的负载不均衡问题,提出一种基于可接收信号强度指示（RSSI）的WSN梯度分簇(RGC)算法,以节点RSSI值为基础建立梯度,形成层次性结构。从具有不同梯度与相同梯度的相邻簇首节点两方面着手,设计了负载均衡的分簇算法,有效降低其复杂度和能耗,延长网络生命周期。实验证明了该算法的正确性和有效性。     

无线传感器网络节点定位加权校正模型

为了降低定位算法本身和接收信号强度指示(RSSI)所产生的误差对定位精度的影响,在以往的定位算法(如利用高斯—马尔可夫模型定位)中加入校正机制,并将移动锚节点和固定锚节点定位技术相结合,提出了一种基于加权的校正模型和算法。仿真结果表明,采用加权校正模型有效地提高了节点定位精度,与采用高斯—马尔可夫模型定位相比较,定位精度提高了36.2%。     

基于HBase的大规模无线传感网络数据存储系统

无线传感网络(WSN)存在分布的跨区域性,随着无线传感网络的扩张,传感器数目增多,将产生大规模的传感数据。针对存储大规模无线传感网络数据的问题,提出了一个两层分布式存储架构,使用分布式数据库HBase存储跨区域的无线传感网络数据和全局数据存储管理目录,实现一个近实时的存储系统。实验结果证明,该系统有良好的扩展性、存储和查询效率。     

基于核的RSSI定位

定位在无线传感网络的应用中有非常重要的作用,但是目前定位技术的准确度不够理想,RSSI是一种能实际使用确定传感网络中节点间距离的技术。在无线传感网络中引进了核,核是一个拥有三个或更多有着固定位置关系传感节点的物体。核能定位其他核或节点,同时核也能被传感网络定位。通过模拟发现使用核能有效提高定位的准确度。     

基于RSSI均值的无线传感器网络拓扑控制算法

针对采用接收信号强度指示(RSSI)值构建拓扑存在误差的不足,提出一种分布式拓扑控制算法RTC。该算法基于RSSI均值计算节点间双向路径损耗,从而判断两节点间是否存在每跳通信链路代价都小于直接通信链路代价的两跳路径,以构建局部优化拓扑。理论分析了算法的通信复杂度和网络连通性,仿真分析了其节能特性,结果表明RTC在降低网络能量消耗的同时延长了网络生命周期。     

无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

节点定位技术是无线传感器网络（WSNs）的基础技术,具有重要的研究意义。质心算法与基于RSSI的质心算法是目前常用的定位方法,但前者定位误差大,后者对每个信标节点进行加权定位,这在提高精度的同时也增加计算量和干扰因素（如路径衰减因子等）。基于此,提出一种利用距未知节点最近的若干个信标节点的位置修正其他信标节点的位置的近点加权质心算法,以提高初次定位的精度。进而,可以通过改变最近点、次近点、所有点位置之和三者的权值对初次定位进行校正。仿真结果表明了所提算法的有效性。     

基于高斯混合模型的无线局域网定位算法

目标定位是无线局域网提供位置服务的基础。该文围绕无线局域网目标定位中的定位精度和实时性2个QoS指标,对基于RSSI的定位技术进行研究,提出一种基于高斯混合模型的无线局域网定位算法。该算法由离线训练和在线定位2个阶段组成,采用GMM对RSSI进行建模,降低了系统定位误差,并减少了定位阶段的运算量,提高了定位的实时性。仿真实验结果表明,该算法具有较好的定位精度和实时性。     

无线传感器网络中位数查询抽样算法研究

提出一种基于无线传感器网络的中位数查询抽样算法SAMQ。在SAMQ中,网络中各节点将分布式产生各自的样本集,然后将样本集聚集传递后汇集到根节点形成全网的样本集,最后使用这个远小于全网数据集规模的、可用于代表全网数据集结构的样本集,迅速获得中位数查询的近似结果,从而无需将各传感器节点的所有数据都传输至根节点,同时采用了共享无线通道的方式进行通信,减少了网络数据丢包。理论分析和实验结果显示该算法功耗低、误差较小,能有效地延长网络的生命周期。