基于UWB/AOA/TDOA的WSN节点三维定位算法研究

为了将二维定位算法AOA和TDOA拓展成三维定位算法,文中提出了一种基于AOA/TDOA和UWB传输技术的WSN节点三维定位算法。该算法采用二维的AOA测角算法测量未知节点与信标节点之间的角度,采用TDOA算法测量未知节点与信标节点之间的距离,在测角、测距的过程中采用UWB通信技术来传输探测信号,使得探测信号具有较高的时间分辨率,从而提高测角、测距精度,最后基于文中提出的待测节点三维坐标计算方法求解出待测节点的三维坐标。为了验证算法的有效性,在Matlab软件中进行了仿真实验。结果表明：新算法定位精度相比于AOA算法、TDOA算法都有大幅度提高。理论和实践皆表明：新算法具有较高的定位精度,能够满足未知节点在三维空间中的定位需求。     

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率.     

基于移动锚节点的WSN节点定位方法

为提高WSN定位精度,提出一种带定向天线的移动锚节点定位算法。首先对WSN进行分层,锚节点可沿x轴和分层线移动实现对未知节点的遍历,在移动过程中等间隔距离旋转定向广播位置信息,未知节点根据接收到的锚节点坐标、方位角等信息确定自身位置。定位算法简单,无需测距,完全使用锚节点信息实现定位,仿真结果表明,该算法比典型的采用单个移动锚节点的SLWL算法具有更高的定位精度和定位稳定性。     

基于扇区天线的非测距无线传感器节点定位算法

基于锚节点装配的扇区天线和普通节点装配的全向天线,提出了一种非测距分布式节点定位算法（PBSAO）。在PBSAO算法中,锚节点通过功率控制扇区天线为不同扇区内的邻居节点提供角度信息和位置信息,未知节点通过计算锚节点定位信息的重叠区域确定自身位置。为了提高定位覆盖率,已定位节点升级为锚节点,利用装配的全向天线为未定位的邻居节点提供定位信息。仿真结果表明,与其它典型非测距定位算法相比,PBSAO算法具有较高的定位精度及较好的扩展性、鲁棒性,在大规模无线传感器网络定位中有广阔的应用前景。     

基于同心圆定位算法的改进算法研究

在分析了常用几种无线传感器节点定位算法的基础上,依据同心圆定位算法原理,提出环形定位算法。该算法的原理是利用锚节点通过一定规则做圆环,不断缩小未知节点的估算区域,直到得到包含未知节点的最小区域,取最小区域质心位置作为未知节点的估算坐标。对同心圆定位算法、环形定位算法及改进方案进行了对比仿真实验,结果表明,在锚节点比例达到5%,在20*20m2的仿真场景内部署1000个传感器节点、锚节点密度为5%时,同心圆定位算法误差为34.86%,环形定位算法定位误差为26.64%。在改进方案中,运用了多次划分圆环方法来提高定位精度。实验结果表明,改进后的算法在锚节点密度为5%时,定位误差降低到15.76%。     

基于锚节点分布特性的跳距修正的DV-Hop定位算法

多数DV-HOP定位算法没有考虑锚节点分布的不均匀对定位精度的影响.为此,提出一种新的跳距修正的DV-HOP定位算法(Hop-distance-Corrected DV-HOP,HDCD).基于锚节点的分布特性,HDCD算法通过全局锚节点信息对跳距进行修正.并考虑未知节点局部锚节点对定位精度的影响,对未知节点的测距进行修正,降低测距误差.最后,利用最小二乘法估计未知节点的位置.仿真结果表明,相比于传统的DV-HOP算法,HDCD算法降低定位误差.在锚节点分布不均匀的环境下,HDCD算法仍能够获取较高的定位精度.     

一种改进的免测距节点定位算法研究

为了更好地解决无线传感器网络中节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,在分析现有免测距定位算法的基础上,提出了一种免测距的节点定位改进算法。对传统DV-HOP算法进行了三方面的改进：利用未知节点到锚节点的距离及节点通信半径为约束条件构造似然函数,确定未知节点分布的可能区域;依据未知节点到各邻居锚点的跳数对它估计的平均每跳距离进行加权处理,然后用各邻居锚节点加权处理后的平均点的平均每跳距离,最后通过最小均方误差准则优化这一估计值;当未知节点获得与其3个或3个以上邻居锚节点的距离后,首先运用进行三边测量法进行自身定位,其后升级为锚节点,向网络中传播自己的位置信息。参与下一个未知节点的定位过程中,实现了传统DV—HOD算法的改进。仿真结果表明了该节点定位算法的有效性。     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

一种基于CKF的无线传感器网络分布式定位算法

为提高无线传感器网络节点定位的精度,降低算法计算复杂性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波的无线传感器网络分布式节点定位算法。该算法假定移动锚节点按预定路径在传感区域移动,并周期性广播自身位置信标信息;每个未知位置节点首先收集多个锚节点信标信息及信号强度信息,然后估算出锚节点信标位置与未知节点的距离,最后在未知节点上运用容积卡尔曼滤波算法完成自身位置的分布式定位。仿真结果表明：本文所提算法具有优良的定位性能,定位精度和无迹卡尔曼滤波算法相当,明显优于极大似然估计定位算法,而计算复杂性则低于无迹卡尔曼滤波算法。     

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。     

协作式无线传感器网络节点定位算法的研究

提出了一种在三个锚节点的条件下基于到达角的测距方法,利用节点之间的几何关系实现传感器网络中未知节点的定位。通过仿真验证该方法能够对未知节点进行有效的定位;同时,该方法仅依赖到达角信息来确定节点的位置,从而降低了处理的复杂度、节省了节点的能量、提高了节点的寿命。     

一种无线传感器网络定位系统的设计与实现

随着计算机和网络技术的快速发展,对于运算以及管理和控制要求更加精细。虽然无线传感器网络有很强的应用相关性,但在无线传感器网络的应用中对定位的要求都很普遍。本文基于无线传感器网络实现了一般环境下的人员定位系统,能够进行地图的实时更换,锚节点的部署,移动节点的跟踪定位,相关人员信息的管理,人员的实时监控和定位。这对于锚节点固定,未知节点在已布设锚节点区域内随机移动的应用环境都可以借鉴和使用。     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

面向巷道环境的稀疏锚节点UWB定位方法

井下巷道人员及设备定位是智慧矿山的重要功能,UWB定位系统依赖定位区域提前部署的大量锚节点,存在部署成本高的问题。本文提出巷道环境稀疏锚节点定位方法,以降低定位系统的部署成本。结合巷道特殊环境,设计了两点定位法获得标签节点的位置信息;设计了锚节点上安装多测距模块的锚节点,获得多条不同的测距信息以提高节点定位率;提出了设置虚拟锚节点方法,将已定位的标签节点升级为虚拟锚节点,增加锚节点的密度,提高定位精度。最后的结果表明：该方法能够有效地降低锚节点数量,提高定位精度。     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了解决DV-Hop算法定位精度低的问题,提出一种分轮优化的改进DV-Hop定位算法。首先通过跳数阈值限制锚节点广播信息的范围;其次用每轮锚节点的平均每跳距离误差来修正锚节点的平均每跳距离;然后通过共线度检测区域,找出适合定位的锚节点组;再用三边测量法计算出参与定位的每组锚节点组的定位结果,用所有锚节点组定位结果的均值作为未知节点的估计位置;最后把本轮定位的未知节点升级为新的锚节点,进行下一轮定位。仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件开销的基础上,减小了定位误差,有效地提高了定位精度。     

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。     

一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法

针对无线传感器网络在空间、海洋等三维场景下的应用,提出了一种基于非测距的分布式三维定位算法(DRFP-3D).该算法无需测量节点间的实际距离,只需要锚节点广播它们自身的信标信息,在锚节点一跳通信范围内的未知节点接收并存储监听到的信标信息,并根据这些信息估计自身位置.与现有的基于非测距的三维定位算法相比,该算法的通信开销和定位误差均比较小,且对网络拓扑结构具有一定的鲁棒性.仿真结果表明,在500 m×500 m×50 m的三维空间内,随机放置20个锚节点,ANR=4,就能对97%的节点进行定位,其平均定位误差仅为20%左右.     

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RSSI的自适应权重定位算法

在室内环境中,由于存在多径、反射的影响,采用传统的静态权重质心定位(SWCL)方法无法得到准确的定位精度.针对这一问题,提出了一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)的动态自适应静态权重质心定位(RSSI—DA—SWCL)算法.对RSSI测距算法优化,消除不同发射功率和其它突发干扰对测距的影响;利用锚节点和未知节点距离等信息,让锚节点自适应地获得最优的权重系数,从而提高定位精度;将RSSI—DA—SWCL算法在ZigBee平台中实现,并通过Maltab仿真和实测实验对算法进行验证.结果表明:和传统的定位算法相比,提出算法具有更优的定位精度.