无线传感器网络中的定位技术研究

传感器网络是综合了传感器、嵌入式计算、网络及无线通信等技术的一种全新信息获取和处理技术.由于许多应用需要精确的定位,因此过去几年无线传感器网络定位技术得到广泛关注.研究了几种典型的定位技术,并根据距离误差、节点密度、anchor节点数量和所需设备等要求对各算法进行了性能分析、比较.最后总结了这些定位技术用于无线传感器网络中存在的问题,并提出了下一步工作的设想,即研究一个公共的三阶段的分布定位算法.     

无线传感器网络节点定位研究综述

深入探讨分析了无线传感器网络定位技术,从无线传感器网络定位算法分类、评价指标、距离相关和距离无关定位算法等方面进行分析,重点对比了几种典型算法,结果表明:不同的算法具有应用环境单一性,应结合实际需求选择合适的算法.研究分析了新型无线传感器网络定位方法,主要包括移动锚节点定位算法、三维空间定位算法和智能定位优化算法.总结当前无线传感器网络定位研究中存在的问题,并给出未来改进的研究方向.     

无线传感器网络节点定位算法的研究

无线传感器网络节点数量大、资源有限,采用全球定位系统(GPS)定位设备来获取节点位置信息成本太高,研究适合无线传感器网络节点定位算法具有重要意义。通过分析无线传感器网络节点定位算法的基本原理,介绍已提出的几种节点定位算法,并进行分析比较。     

无线传感器网络定位技术研究

无线传感器网络已被誉为改变二十一世纪和改变未来世界的十种新兴技术之一。无线传感器网络中节点的定位是获取位置信息的前提,也是目标跟踪和对移动目标定位的基础。因此,本文从无线传感器网络的非测距两个方面,介绍了无线传感器网络定位的主要方法,并主要研究了基于移动的无线传感器网络定位新方法,包括节点定位算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、能源供应和安全等方面对该技术进行了概述。在分析传感器网络定位技术存在问题的基础上,提出可行的解决方案,并对未来的研究前景和应用趋势进行展望。     

无线传感器网络节点定位技术

对无线传感器网络定位技术进行了深入的探讨,从WSN节点的定位机制、定位算法的分类、已有的定位算法及算法性能的评价标准等方面进行分析,并对比了质心定位算法、DV-Hop算法、凸规划定位算法、APIT算法等几种经典的方法。结果表明：各种算法在不同的应用环境下所表现的性能差别较大,没有哪种算法是最优的,应根据最感兴趣的性能指标选择合适的算法。最后提出了无线传感器网络节点定位技术需要解决的问题和研究方向。     

带有罚函数的无线传感器网络粒子群定位算法

无线传感器网络是一种没有基础设施的无线自组织网络,它在军事、环境检测和智能家居等诸多领域具有广泛的应用.在无线传感器网络的绝大多数应用中,只有当节点和被感知的物体的位置是可知的,节点获得的信息才有意义.因此,节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一.近年来,粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)等智能算法被用于无线传感器网络节点定位技术的研究.在粒子群优化算法定位技术研究的基础上,提出的带有罚函数的无线传感器网络粒子群定位算法(particle swarm optimization with penalty function,PSOPF)利用罚函数来加快算法的收敛速度和提高定位算法的定位精度.实验结果表明,和原有的PSO定位算法相比较,PSOPF算法具有更高的定位精度和更快的收敛速度.     

无线传感器网络定位技术研究进展

在无线传感器网络（WSNs）中,通过对节点的定位以确定事件发生的位置是WSNs需要具备的基本功能。介绍了WSNs定位技术的国内外研究现状,分析了静态传感器网络定位、移动信标节点定位和移动传感器网络定位的原理及方法,讨论了几种主要算法的优缺点,给出了移动传感器网络定位技术进一步研究的方向与面临的挑战。     

基于DV-hop的无线传感器网络定位算法研究

DV-hop算法是无线传感器网络中一种典型的定位算法.系统分析了DV-hop算法中对定位误差有较大影响的节点通信半径、锚节点个数、总节点个数等几个重要参数,并进一步给出仿真结果.通过仿真结果分析得出上述参数的较优值,降低使用DV-hop算法时无线传感器网络的定位误差.理论分析和仿真结果表明,参数优化后的算法有效的降低了...     

无线传感器网络改进型节点定位算法的研究

无线传感器网络节点位置信息对于事件监测起到至关重要的作用,节点定位技术是无线传感器网络应用的支撑技术之一。为了提高无线传感器网络节点定位的精度,同时减少定位计算过程中的能耗,在RSSI,HCRL定位机制分析的基础上提出了一种改进型的节点定位算法:接收信号强度比定位算法(RSS-RL),通过仿真试验显示:RSS-RL定位算法不仅降低了节点定位复杂度,而且,提高了定位精度。     

无线传感器网络节点定位系统与算法的研究和发展

介绍了无线传感器网络节点定位的概念和原理，节点定位计算的一般过程．讨论了传感器网络各种定位系统常用的测距技术与节点定位计算的基本方法，对几种典型的定位算法进行了定性比较．介绍了节点定位系统与算法的最新发展，对传感器网络节点定位系统和算法进行了必要的总结和概括．     

撒布型无线传感器网络节点定位算法

针对撒布型无线传感器网络提出了基于非度量多维标度的NMDS-MAP算法及NMDS-MAP（P）算法,两种方法采用TDOA等测距技术测量节点间距,利用非度量多维标度技术对未知节点进行定位,前者是集中式算法,后者是分布式算法。理论分析与仿真实验表明,两种算法具有较高的定位精度与健壮性。     

基于动态网格划分的移动无线传感器网络定位算法

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术,目前提出了许多静态网络的节点定位算法,移动无线传感器网络的定位研究相对较少.针对定位节点和参考节点随机运动的网络模型,提出了一个基于动态网格划分的蒙特卡罗定位算法.算法中当接收的参考节点数超过一定阈值时使用最远距离节点选择模型,选出部分参考节点参与定位和信息转发,节约能耗.接着基于选择的或所有接收的参考节点构建采样区域,进行网格划分,使用网格单元数计算最大采样次数,在采样区域内采样并使用误差补偿的运动模型进行过滤,提高了采样效率,减少了计算开销,并保证了较好的定位精度.仿真实验表明算法在定位精度,计算开销、能耗等方面都具有较好的性能.     

Secure localization and location verification in wireless sensor networks: a survey

The locations of sensor nodes are very important to many wireless sensor networks (WSNs). When WSNs are deployed in hostile environments, two issues about sensors’ locations need to be considered. First, attackers may attack the localization process to make estimated locations incorrect. Second, since sensor nodes may be compromised, the base station (BS) may not trust the locations reported by sensor nodes. Researchers have proposed two techniques, secure localization and location verification, to solve these two issues, respectively. In this paper, we present a survey of current work on both secure localization and location verification. We first describe the attacks against localization and location verification, and then we classify and describe existing solutions. We also implement typical secure localization algorithms of one popular category and study their performance by simulations.     

一种基于传感器网络的水污染源质心定位算法

目前基于传感器网络的污染源定位多采用基于扩散模型的解析定位算法.然而,在该类算法中,复杂的数值计算会引入估计误差,并且水污染扩散模型大多是在理想的近似条件下提出的,在污染源定位问题中亦会引入误差.在某些情形下,由于没有解析的定位模型,基于扩散模型的解析定位算法无法采用.为了弥补传感器网络下基于扩散模型的水污染源定位方法的不足,提出了一种不依赖于扩散模型的水污染源质心定位算法.在该算法中,首先确定污染源所在区域,然后计算几何区域的质心,质心位置即为污染源估计位置.为了求解质心定位问题,提出了基于浓度场等位线的求解方法.在实验部分,对比了本文质心算法与基于扩散模型的定位算法以及粗略定位算法的定位结果.实现结果说明了本文算法的有效性.     

基于蒙特卡罗算法煤矿井下人员定位研究

对比分析几种常用的无线传感器网络节点定位方法.针对煤矿井下节点移动性可能导致普通的定位算法变得不精确,提出了蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization)算法.该方法利用物体运动的连续性,通过选取合适的模型完成移动节点位置预测与定位.经仿真验证在低密度锚节点环境下,蒙特卡罗方法位置估计误差明显低于其它方法,提高了移动节点定位算法的准确性.     

Privacy Preserving Solution for the Asynchronous Localization of Underwater Sensor Networks

Location estimation of underwater sensor networks (USNs) has become a critical technology, due to its fundamental role in the sensing, communication and control of ocean volume. However, the asynchronous clock, security attack and mobility characteristics of underwater environment make localization much more challenging as compared with terrestrial sensor networks. This paper is concerned with a privacy-preserving asynchronous localization issue for USNs. Particularly, a hybrid network architecture that includes surface buoys, anchor nodes, active sensor nodes and ordinary sensor nodes is constructed. Then, an asynchronous localization protocol is provided, through which two privacy-preserving localization algorithms are designed to estimate the locations of active and ordinary sensor nodes. It is worth mentioning that, the proposed localization algorithms reveal disguised positions to the network, while they do not adopt any homomorphic encryption technique. More importantly, they can eliminate the effect of asynchronous clock, i.e., clock skew and offset. The performance analyses for the privacy-preserving asynchronous localization algorithms are also presented. Finally, simulation and experiment results reveal that the proposed localization approach can avoid the leakage of position information, while the location accuracy can be significantly enhanced as compared with the other works.      

A robust localization algorithm in wireless sensor networks

Most of the state-of-the-art localization algorithms in wireless sensor networks (WSNs) are vulnerable to various kinds of location attacks, whereas secure localization schemes proposed so far are too complex to apply to power constrainedWSNs. This paper provides a distributed robust localization algorithm called Bilateration that employs a unified way to deal with all kinds of location attacks as well as other kinds of information distortion caused by node malfunction or abnormal environmental noise. Bilateration directly calculates two candidate positions for every two heard anchors, and then uses the average of a maximum set of close-by candidate positions as the location estimation. The basic idea behind Bilateration is that candidate positions calculated from reasonable (i.e., error bounded) anchor positions and distance measurements tend to be close to each other, whereas candidate positions calculated from false anchor positions or distance measurements are highly unlikely to be close to each other if false information are not collaborated. By using ilateration instead of classical multilateration to compute location estimation, Bilateration requires much lower computational complexity, yet still retains the same localization accuracy. This paper also evaluates and compares Bilateration with three multilateration-based localization algorithms, and the simulation results show that Bilateration achieves the best comprehensive performance and is more suitable to real wireless sensor networks.     

一种新型的无线传感器网络三维定位算法

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,而现实应用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中,研究三维空间定位更加符合实际节点的应用情况.针对目前三维空间定位算法的不足,提出了一种新型的无线传感器网络三维定位算法.该算法无需额外的硬件支持,根据未知节点通信范围内锚节点数目,建立空间向量模型进行定位;并且在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围的锚节点对其所在位置进行约束.仿真结果表明,该算法通信开销小,提高了节点定位覆盖率和定位精度.     

Sensor network localization with imprecise distances

An approach to formulate geometric relations among distances between nodes as equality constraints is introduced in this paper to study the localization problem with imprecise distance information in sensor networks. These constraints can be further used to formulate optimization problems for distance estimation. The optimization solutions correspond to a set of distances that are consistent with the fact that sensor nodes live in the same plane or 3D space as the anchor nodes. These techniques serve as the foundation for most of the existing localization algorithms that depend on the sensors’ distances to anchors to compute each sensor's location.