WSN中信标节点移动情况下的定位方法研究

定位技术是无线传感器网络的基础理论和关键技术之一.在实际应用中,一些信标节点在部署以后其位置由于各种原因而会发生漂移,由此就使得依赖于这些信标节点来定位的其他节点将无法准确定位,或者产生很大定位误差.本文针对信标节点产生漂移情况下的节点定位问题,提出了一种基于区域划分的信标节点移动检测算法(AD-BMD),在区域划分的基础上,通过两次判定过程将移动的信标节点检测出来,并为每个信标设置了坐标可信度值.为合理利用移动的和未移动的信标节点,提出一种基于信标移动检测的信标择优定位算法(BMD-BOS),通过合理选择信标节点来对其它未知节点进行定位.实验结果证明,AD-BMD算法具有很高的检测正确率和较低错误率,检测效果好于LB和SSV方法.BMD-BOS算法的定位精度远远高于没有进行移动信标检测的定位算法(N-BMD)和将移动信标丢弃的定位算法(D-BMD).     

WSN移动信标辅助定位方法综述

根据无线传感器网络移动信标辅助定位方法的不同特点,将其分为基于测距的和无需测距的方法、集中式和分布式方法、单一功率和多功率的定位方法、单一信标和多信标辅助的定位方法、配备定向和全向天线的定位方法、确定性和概率性定位方法进行分析。介绍静态和动态路径规划方法的典型算法,指出其存在的不足。分析结果表明,该类方法能在保证较高定位精度的同时,降低WSN能耗。     

基于蚁群算法的WSN移动信标路径获取研究

根据ROI（Region of Interest）面积给出了等距三重优化覆盖此ROI所需要的信标发射位置数量计算方法;随后对矩形ROI提出了一种简单的信标发射位置确定方法;针对现有的遍历发射位置点的路径遍历算法的不足,提出了一种新的应用蚁群算法的信标发射位置点的遍历算法,并利用该算法对基于三边测量方法进行传感器节点定位。仿真实验表明,采用该文提出的方法对传感器节点进行定位,在定位的精度和定位的效率方面与现存的方法相比有明显的提高。     

WSNs中一种基于移动信标检测的定位算法

信标节点在无线传感器网络(WSNs)定位技术中起着重要的作用,它作为参考节点决定着被定位目标的位置。在WSNs的实际环境应用中,信标节点可能会因为各种原因发生移动成为不可靠的信标节点,此时依赖不可靠信标节点来定位的未知节点将可能产生较大的定位误差,甚至失去了利用价值。针对信标节点发生移动的问题,提出了一种定位前期的基于可用信标的移动信标检测(BAB—BMD)方案。在节点定位之前,对定位节点收到的所有信标进行检测,并对移动信标重定位计算其可靠度。然后,依据信标可靠度选择可用信标节点进行定位,即基于可用信标的信标择优(BAB—BOS)算法。实验结果表明:BABBMD具有较好的检测准确度,同时采用BAB—BOS定位算法定位准确度要高于未进行移动信标检测的定位准确度和丢弃移动信标的定位准确度。     

基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

研究了无线传感器网络中的节点定位算法问题,提出了一种新的基于移动信标节点的定位算法。该算法利用一个移动信标节点遍历整个网络,并周期性地广播包含其当前位置信息的分组,当未知节点接收到三个(或以上)与它的距离为通信半径的位置信息分组后,利用三边法计算自身位置。进而,考虑通信半径存在摄动的情况,利用极大似然法替代三边法提高算法的抗干扰能力。最后,通过仿真研究了该算法的特性,并与DV-Hop定位法进行了比较,仿真结果表明该定位方法在定位误差、通信量和网络结构适应性等方面均表现出良好的性能和优越性。     

面向传感器节点定位的移动信标路径获取

首先,根据ROI(region of interest)面积给出了充分三重覆盖此ROI所需要的信标发射位置数量计算方法;接着,针对矩形ROI提出了一种简单的信标发射位置确定方法;之后,针对任意形状ROI提出了利用虚拟力获取信标发射位置坐标的方法;最后,利用流浪旅行商算法获取遍历这些发射位置点的最优路径,并基于多边测量方法进行传感器节点定位.仿真实验表明,采用上述方法可以对传感器节点进行高效且精度可控的定位.     

WSN节点定位中移动信标路径规划的研究

在无线传感器网络的节点定位技术中,通过移动锚节点定位是比较实用的定位方法,移动锚节点定位需要考虑移动路径问题,路径规划合理有效,可以获得较高的定位精度。若将传感器节点看作图的顶点,利用解决TSP的思想结合蚁群算法来寻找一条最佳路径,通过理论分析及仿真实验可知,该方法形成的路径可以很好地覆盖整个网络,很好地适应无线传感器网络节点随机分布时的节点定位。     

基于多移动信标的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法严重依赖拓扑结构的问题,提出一种基于多移动信标和DV-Hop的定位算法MMB-DV-Hop。利用多个移动信标遍历整个DV-Hop定位网络,并且这些信标保持一定的相对位置关系,使用RSSI技术测距并为未知节点提供距离信息以辅助定位,从而有效结合基于测距和基于非测距2种算法的优势。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能减少约10%~15%的归一化平均定位误差,不仅降低对网络拓扑结构的依赖,而且减少了距离估计误差对定位精度的影响,从而提高平均定位精度。     

基于遗传算法的WSN节点定位技术

提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点自定位技术,在算法的第1阶段利用采样方法对节点初始位置进行初步估计,在 第2阶段采用遗传算法对节点初始位置进行求精。仿真实验结果表明,该算法在锚节点比例较低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位精度更高。     

传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位算法的精度多依赖于信标节点的密度,但信标节点成本高,约为普通节点的100倍以上,为了降低定位的成本,提出了一种基于移动信标和DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法(MBWDV-Hop)。该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断地广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,未知节点记录到每个虚拟信标的跳数,并采用加权处理的方法计算平均跳距及其与各虚拟信标的距离,最后利用三边测量法计算未知节点的位置信息,实现节点精确定位。由于只采用一个移动信标,降低了定位的成本和布网的复杂度。最后通过仿真证明算法可以提高定位精度,降低定位成本,提高了定位的效率。     

基于移动信标的无线传感器网络节点定位技术综述

无线传感器网络已在许多领域有着广泛的应用,网络中的节点定位是为诸多应用提供了基本信息,基于移动信标的无线传感器网络节点定位是重要的研究领域之一。介绍了基于移动信标的无线传感器网络节点定位的基本原理和评价标准,对该技术的未来进行了展望。     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

基于单个移动信标节点的路径规划方法

针对现有路径规划方法没有充分考虑到网络内未知节点的分布情况,存在定位覆盖率低且网络成本高的问题,设计了一种基于单个移动信标节点的路径规划方法。首先通过网络内未知节点的分布情况确定虚拟信标节点的位置以及数目;然后提出了一种基于高斯递减策略的非线性动态变化收敛因子改进灰狼优化算法,用于TSP求解路径规划问题,获得移动信标节点最短移动路径。仿真结果表明,该方法有效地提高了网络内未知节点的定位覆盖率,并且有效节省了网络成本。     

基于节点能量均衡的无线传感器网络目标定位算法

在无线传感器网络目标定位中,由于网络中节点能量是有限的,所以对节点能量如何进行合理利用,延长整个网络工作时间具有必要性;在保证目标定位准确度高的前提下,提出一种基于能量均衡的目标定位算法,该算法有效考虑节点剩余能量和节点覆盖率的权重ω1和ω2,结合两者,从而选择适合的节点对目标进行定位;仿真结果表明,该算法减少了目标定位过程中传输的消息数量,ω1和ω2选取不同对于剩余能量标准差有很大影响,合理选择它们可以减小节点失效时间和能量消耗,并同时延长无线传感器网络的工作寿命。     

WSN中DV-Hop节点定位算法的改进

为降低传统DV-Hop算法对未知节点估算距离的误差,提升WSN中的未知节点定位精度,提出一种基于未知节点估算距离修正的DV-Hop改进算法.该改进算法首先对节点的平均每跳距离进行修正,并根据节点分布和节点间邻居关系的特点引入节点远离度的概念,以区分未知节点和邻居锚节点的距离,降低估算距离的误差;然后对最小二乘法的误差进行修正,并利用邻居节点的通信范围限制关系对未知节点估算坐标的误差进行修正,以进一步减小未知节点的定位误差.实验结果表明,与传统DV-Hop算法及相关文献相比,改进算法可以有效减小未知节点估算距离的误差,提升未知节点定位的精度.     

基于最小二乘法的蒙特卡洛移动节点定位算法

针对无线传感器网络中蒙特卡洛移动节点定位算法的不足,提出了一种基于最小二乘法的蒙特卡洛移动节点定位算法。该算法根据运动的连续性,利用最小二乘曲线拟合的方法,推算出未知节点在下一时刻可能的位置区域,进行快速抽样和样本过滤。仿真结果表明:新算法在不同的网络连通度、不同的运动速度等情况下,均表现出良好的性能。     

无线传感器网络中移动目标的定位与跟踪

对侵入无线传感器网络中的目标,提出了一种移动节点和静态节点相结合的定位与跟踪方式.静态节点可以发现侵入传感器网络中的目标,移动节点与静态节点配合进一步确定目标的具体位置.仿真实验验证表明:该方法可以减少大规模的频繁移动节点,不需要过多地对移动节点的选择和运动进行特别复杂的计算,具有较好的定位精度和鲁棒性,对多目标的定位与跟踪研究有一定的启发作用.