无线传感器网络节点定位技术的研究

无线传感器网络是如今信息世界的热点话题,其主要包涵:物联网技术、传感器技术、信息技术等。支撑无线传感器网络的核心技术是节点定位,其中许多应用方面都要预先知道节点的位置。本文首先对无线传感器网络进行了详细概述,介绍了无线传感器网络特征和关键技术,重点分析了节点定位技术,此外还描述了定位技术在无线传感器网络中的作用和原因,并对它们的应用前景进行了阐述。     

基于无线传感器网络的节点定位研究

无线传感器网络是对信息获取和处理的技术,通过通信技术使大量微小节点组成自组织网络,传感器网络包括数据的采集、传输、融合分析等。许多应用场所需要精确定位,使得无线传感器网络定位技术得到广泛应用和发展。本文通过对几种典型的定位算法研究,分析传感器网络节点定位算法的原理,得出的几种节点定位算法,并进行比较分析。     

应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络,对它的特点进行了分析,明白了网络传感器节点自定位的意义,接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上,文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中,信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后,它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马-罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能,并且与下限法得到的数据进行了比较。     

无线传感器网络定位技术研究

对无线传感器网络的应用来说,精确定位事件发生的位置非常重要,对整个国家、社会及经济将有重大的战略意义。本文对无线传感器网络定位算法的特点、节点位置计算方法、定位算法进行了分析,特别是对RSSI算法和CC2431定位机制进行了详细的介绍。     

基于信号衰减经验模型的移动节点定位算法研究

随着无线传感器网络在国防、安全等领域的快速发展,节点定位算法作为它的主要技术之一,也逐渐的被更多的人所重视、研究。为了提高定位技术在无线传感器网络中的应用效率和计算速度,提出了基于信号衰减经验模型的定位算法。该算法通过大量抽取节点在移动路线上的位置及其信号强度,迅速缩小锚点所在的范围,快速缩小节点所在区域,减少搜寻时间。     

一种无线传感器网络被动定位方法设计与实现

从无线传感器网络节点自定位出发,分析比较了无线传感器自定位的几种常见定位算法,并给出现有算法存在的问题;在嵌入GPS模块的无线传感器网络汇聚节点上提出一种新的被动定位方法,并在软硬件上得到了实现．与传统的定位方法比较,它避免了无线传感器网络必须在每个节点嵌入GPS模块的同时,能在不增加体积、成本、通信功耗的情况下提供精确的定位位置．     

WSN中质心算法的节点定位研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)中的关键技术之一。通过对质心定位算法的分析,针对其不足将GA的思想来改进质心算法,提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。     

卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

为了减小无线传感器网络节点定位中节点测距误差和定位算法自身引入误差的积累对定位精度的影响,建立了适用于无线传感器网络的卡尔曼滤波模型.采用渐消自适应卡尔曼滤波对基于距离的初始定位算法进行求精,通过一跳节点间的相互制约,在全局范围对未知节点进行定位;基于卡尔曼滤波模型,对无线传感器网络的分布式算法和集中式算法的计算量进行了研究,得出计算量与节点数目的关系.研究结果表明,卡尔曼滤波能够有效提高节点的定位精度,尤其适用于网络节点密度小、信标节点比例低的情况.     

一种新的分布式无线传感器网络定位方法

针对无线传感器网络节点能源受限的特征,以系统最小硬件开销为设计原则,提出了一种适用于基于测距的分布式定位方法(3/2-NANDB),该方法可在不增加单个独立节点硬件开销的情况下,利用附加的外部控制系统发射一个旋转定向波束充分挖掘节点间的冗余信息,有效排除节点位置的模糊性,从而可完全确定只有两个邻居节点的节点位置和部分只有一个邻居节点的节点位置,达到减少GPS携带节点数量、最大化网络内部可定位节点数目、扩大网络观察范围和延长无线传感器网络存活时间等目的.而利用该方法的节点二义性排除算法,还可以辅助其他现有的基于三邻居(3-NA)的定位算法提高整体定位性能.     

基于遗传算法的三维无线传感器网络定位新算法

针对三维无线传感器网络节点自身定位问题,提出了一种基于遗传算法的新定位算法。该算法通过分析未知节点与它的无线射程范围内的已知节点之间的通讯约束和距离测量,对未知节点建立数学模型;针对此数学模型利用遗传算法求解,把该解作为未知节点的估计位置。理论分析和试验结果表明,该算法具有很强的健壮性,未知节点的失效和新节点的加入不会影响算法的性能,并且算法定位精度高,条件简单,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

稀疏无线传感器网络移动节点定位算法

为解决稀疏无线传感器网络的现有MCB移动节点定位算法存在定位精度低和无法定位的节点的数量多的问题,对MCB算法进行了改进,进而提出了一种新的移动节点定位算法MCBP,该算法把已定位的节点作为其它未定位节点的参考点(准信标节点),利用准信标节点的位置信息参与后续定位过程,使更多的节点可以定位,并且提高了定位精度。仿真结果表明,MCBP移动节点定位算法比前人的类似算法的定位误差最大可减少22%,平均减少16%。无法定位的节点的数量最大可减少26%,平均减少12%。     

可扩展、全分布式的基于连通度定位算法在无线传感器网络中的研究与实现

提出一种全新的基于无线传感器网络中节点之间连通度的定位算法。该算法适用于大规模的非均匀分布的无线传感器网络。与现有的基于连通度定位算法不同的是,提出的算法是完全分布式的。传感器节点只需要得到邻居节点的信息既能进行自定位。这一算法具有较高的扩展性、有限的误差放大率和呈线性增长的计算量等优点。本算法不仅在理论上得到有效地证明,同时在实验环境中也有比较好的性能。     

BP神经网络在无线传感器网络三维定位中的应用

为了减小多跳距离估计误差对三维无线传感器网络节点定位的影响,提出了一种结合BP神经网络的多跳定位(BPL)算法.建立了BP神经网络模型,用来修正不相邻节点间的多跳距离估计值;根据锚节点间的位置关系提取样本对其进行训练,使其能够反映三维无线传感器网络几何结构的主要特性,未知节点利用训练好的BP神经网络估计出自身到一定跳数...     

一种低计算复杂度的无线传感器网络分簇定位算法

针对已有的集中式定位算法定位精度低,而分布式定位算法计算复杂度高、通信量大的问题,提出了一种适用于无线传感器网络的计算复杂度低的节点分簇定位算法.首先,提出满足最大连通度的多边界节点分簇算法,采用此算法把网络划分为若干个簇,各簇分别进行簇内节点定位;其次,各簇进行融合,最终实现全网节点的定位.仿真结果表明,这种分簇定位算法比分布式定位算法计算复杂度低、通信量小、定位精度相当或略差,比集中式定位算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高.采用该算法可以降低传感器网络节点定位过程中的能耗,提高计算效率,延长网络寿命.     

一种改进混沌粒子群优化的节点定位算法

为提高无线传感器网络节点粒子群优化定位算法的收敛速度与定位精度,将混沌变异引入到算法中,加强算法的局部搜索能力,并通过改进粒子群优化算法中惯性权重的设置,提高定位速度和定位精度。仿真结果表明,该算法性能稳定,具有较快定位速度和较高定位精度,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

大规模无线传感器网络分布式无锚节点定位算法

提出了一种低成本的大规模无线传感器节点分布式定位算法--仅需要选出少量参考节点和利用节点自身的无线收发器即可实现整个网络节点的定位的无锚节点定位算法.该算法首先从网络中所有普通节点中按照一定准则选取5个基准节点,以这5个基准节点作为"锚节点",确定一个坐标系;其他未知节点将根据到基准节点的距离计算出自身坐标.未知节点到...     

基于局部位置更新的无线传感器网络路由协议

提出了在具有移动基站的无线传感器网络中的一种新的路由协议,该协议在基站移动时只需要在一个小的区域内更新基站的位置信息,因此既节省了传感器节点的能量,又使基站在移动过程中仍可保持与传感器节点的持续通信.理论分析和模拟研究表明,与全局更新基站位置信息的路由协议相比,该协议降低了基站位置信息更新的代价,减少了无线信道的冲突概率,减少了延迟,可适用于对延迟要求较高的大规模无线传感器网络.     

基于RSSI测距的三维无线传感网络萤火虫定位算法的研究

研究了三维空间无线传感器网络(WSN)未知节点的定位。针对目前三维空间无线传感网络定位算法精度低的问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的萤火虫定位的算法。该算法首先利用RSSI进行测距,建立信号强度随传播距离衰减的模型,然后在已知一定数量的锚节点的情况下,通过萤火虫算法寻找目标函数最优值,进而对未知节点进行定位。仿真验证结果表明,该定位算法相比其他算法定位精度有很大提高,在30m×30m×30m的空间内定位误差仅为0.59m。     

无线传感器网络中不良节点的判断与定位

为降低整个无线传感器网络的定位误差,基于图论相关原理和方法,对无线传感器网络中存在的边缘节点和亚孤立节点进行了判断,通过对此类不良节点周围的节点密度、接收锚节点的范围和方向进行分析,给出了不良节点定位误差偏大的理论解释和对其进行修正定位的解决方案,确立了无线传感器网络中边缘节点和亚孤立节点的判断与定位方法.不同场景下定位性能的仿真实验显示,运用这种方法,对规则的网络拓扑,经修正后不良节点的定位精度比修正前一般可以提高17%以上;对不规则的网络拓扑,经修正后的亚孤立节点定位精度比修正前一般可以提高10%以上.     

基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中DV-Hop经典算法定位精度低的不足,提出了一种改DV-Hop定位算法;改进后的算法对锚节点的选取进行了优化,并改进节点跳数,还采用平均计算方法计算节点平均每跳距离。仿真表明,改进的DV-Hop算法对未知节点的定位精度有显著提高。