无线传感网络节点定位算法综述

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。文章介绍了无线传感器节点定位的原理、节点定位算法的评估标准,讨论了现有的节点定位算法的分类．对无线传感器网络距离相关和距离无关两大类的算法进行了分析对比,并对未来节点定位算法的发展进行了展望。     

无线传感网络APIT定位算法的改进

通过对无线传感网络APIT定位算法的研究,知道该算法在定位精确度、定位覆盖率等方面存在较严重的问题。利用移动锚节点在异构传感器网络中的优势,结合TDOA测距算法,并综合考虑整个网络的锚节点部署及优化方法,提出一种APIT定位算法的改进算法。通过仿真实验对改进后的定位算法的性能进行定性分析。改进后的算法在定位精确度、定位覆盖率等方面要明显优于传统定位算法。     

无线传感器网络移动节点辅助定位算法

从目标跟踪(用多个静态已知位置的传感器跟踪和预测一个移动的目标)的逆向方法出发,提出一种采用可移动节点在未知节点布设区域上空进行行列扫描,同时向未知节点发射相应标识信号给未知节点的定位算法--LA-SCAN.它具有至少两个优势:1)由于未知节点只需接收第一次标识号,用于节点定位的通信能耗极低;2)未知节点只需要移动节点移动间距、布设区起点位置和接收到的标识号即可计算m估计坐标.理论分析和仿真结果表明LA-SCAN算法具有高的性能表现.     

无线传感器网络的分布式目标跟踪研究

针对无线传感器网络节点计算能力和能量受限问题,提出一种分布式并行扩展卡尔曼粒子滤波算法.在网络动态分簇模型上,簇头将粒子集划分为多个子集,并分配到簇内各个传感器节点中并行运行,最后在簇头进行信息融合,得到目标状态估计.算法提高了粒子滤波效率,避免单个节点能量过度消耗,均衡了网络能耗.同时,算法利用扩展卡尔曼滤波器来产生粒子滤波的重要性密度函数,使得重要性密度函数抽样样本更加接近后验概率密度产生的样本.仿真结果表明,算法对运动目标能实现较好的预测和跟踪,跟踪精度高,并能有效平衡网络能耗.实验结果说明了提出算法的有效性和可行性.     

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定位算法其定位精度和覆盖率的不足,提出了一种按节点优先级进行定位并升级为新锚节点的改进算法。该算法是从第二轮次开始增加一次新锚节点广播,由各未知节点根据自身所收到的新旧锚节点广播的多少来确定其优先级,选择该轮次中优先级最高的节点按DV-Hop算法实现定位并升级为新锚节点,并在定位过程中利用加权最小二乘法降低了累计误差。选用Matlab进行相关仿真,结果表明改进算法在一定程度上提高了定位精度和覆盖率。     

无线传感网大空间定位测量算法及精度评估

无线传感网结构参数对移动节点定位精度有重要影响。面对基于无线传感网大空间定位测量过程中的共性问题:测量距离约束和信号覆盖范围约束,提出了一种选择性大空间定位算法。面对移动节点特定的定位空间要求以及定位精度要求,采用蒙特卡罗方法研究了测距误差、信标网络参数配置对移动节点定位精度以及可定位空间的作用关系,提出的仿真算法模式对于设计评估满足一定精度要求的无线传感网络可定位空间探索具有一定的指导意义。     

无线传感器网络中节点定位算法的研究

在无线传感器网络中,节点定位是实现许多无线传感器网络应用的基础和支撑技术。现有传感器节点定位方法使用数量较多参考节点进行定位,而由于参考节点的成本、功耗、尺寸等原因使其难以大量使用。本文提出了一种基于三个移动参考节点的节点定位方法;同时,给出了以完成定位花费时间最小化为目标的优化算法。     

基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位

提出了一种新的基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位方法.针对目标定位问题,将多目标位置表示为离散化测量空间上的稀疏向量,则多传感节点声音信号能量测量值向量可分解为测量矩阵、稀疏矩阵与稀疏向量的乘积,通过稀疏信号重构方法可以恢复目标位置稀疏向量,实现多目标定位.传统L1范数稀疏信号重构法要求测量矩阵和稀疏矩阵乘积满足受限等距性条件,在目标定位问题中难以满足.采用贪婪匹配追踪算法重构稀疏向量,基于噪声信号能量幅值终止迭代搜索,进行多目标定位.实验表明,基于贪婪匹配追踪稀疏信号重构目标定位方法能准确实现多目标定位,定位精度优于基于正交匹配追踪的稀疏信号重构目标定位方法和基于单纯形搜索的最大似然估计目标定位方法.     

无线传感器网络加权垂直平分线定位算法

针对APIT算法和基于垂直平分线的区域定位算法(MBLA)迭代次数多,定位精度低的缺点,提出了加权垂直平分线定位算法——WMBLA。该算法根据待定位节点接收到的2个锚节点的RSSI值的比值,移动两锚节点连线的垂直平分线,然后确定待定位节点在垂直平分线的哪一侧。仿真表明:WMBLA算法定位精度显著提高,定位误差是MBLA的一半,是APIT算法的1/4,迭代次数是MBLA的1/3。     

无线传感器网络节点定位算法的研究综述

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络（WSN）可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而节点定位是大多数无线传感器网络应用的基础。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,讨论了现有的传感器网络节点定位算法的分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法的原理和特点,简要介绍了节点定位算法的最新发展。在对现有算法进行了分析比较的基础上,通过归纳和总结,提出了基于移动锚节点的定位算法将成为以后研究热点的看法。     

面向目标跟踪的传感器网络分布式组管理机制

移动目标跟踪是无线传感器网络中的重要研究课题和研究热点之一。分布式组管理机制是移动目标跟踪系统的核心组件，是系统达到高可扩展性和低能耗的关键。本文提出了一种基于目标射频信号强度的贪婪式组管理机制，从组的构建和组的维护2个方面对其工作机理进行了详细阐述，并针对系统运行时可能出现的各种异常状况给出相应的解决方案。本文最后给出了组管理机制在TinyOS平台上的具体实现，以及在实际中的部署效果和从中获得的经验。     

一种无线传感器网络分步求精节点定位算法术

传感器网络由于资源受限,定位算法需要综合考虑算法开销、网络构建成本、定位精度等多方面因素.本文针对Boun-ding Box定位算法定位精度过于依赖于锚节点密度的问题,提出一种锚节点数量适中的无线传感器网络分步求精定位算法(SRBB).该算法利用锚节点位置信息,结合多边测距定位方法分步求精,并町有效识别出网络中的孤节点,消除其对定位过程的影响.算法原理简单,便于实现,仿真实验表明,SRBB可利用适量的锚节点达到较高的定位精度,算法开销适中.     

基于测距定向的WSNs分步求精定位算法

针对现有算法无法满足在不同环境中对定位精度的要求,提出一种基于测距定向的分步求精定位算法(stepwise refine-ment localization algorithm based on ranging and orientation,SRLRO)。通过分析环境因素对RSSI(received signal strength indica-tion)测距的影响,算法首先建立RSSI测距定向模型,确定指向待定位节点所在较小区域的多条直线,通过质心算法求这些直线交点的质心。为了进一步提高算法精度,算法采取了一些优化规则。仿真和实验表明,在不同环境因素的影响下,算法都具有较高的定位精度。     

基于无线声阵列传感器网络的实时多目标跟踪平台设计及实验

介绍了一套自主开发和实现的无线声阵列传感器网络多目标跟踪平台.在相关的多目标跟踪技术的基础上,结合无线声阵列传感器网络的特点,对系统平台的工作流程进行了整体设计并实现了相关算法模块,并在该平台下进行了多目标跟踪实验.实验中利用随机部署在实验区域中的多个声阵列传感器实现了对多个目标实时跟踪,同时还根据实验数据的分析建立了多目标下声阵列传感器的量测模型,并展示了平台下多目标跟踪实验的总体效果及各支撑模块的性能分析.实验表明该平台的设计达到预期要求,是无线声阵列传感器网络在多目标跟踪领域的前沿研究和实践.     

基于无线传感器网络的室内定位系统

为解决已有室内定位系统精度低、成本高的问题,将无线传感器网络( WSN)技术应用到室内定位中.开展了对已有定位系统包括RADAR、Active Badge和Cricket等的分析,设计了一套基于无线传感器网络的室内定位系统.该系统使用GAINSJ无线传感器网络节点组网,整个系统由汇聚节点、参考节点和目标节点构成.汇聚节...     

无线传感器网络动态加权DV-Distance算法

无线传感器网络DV-Distance定位算法,采用未知节点与锚节点间的累计跳段距离代替欧式距离计算节点位置,存在较大的定位误差.针对这一问题,提出一种动态加权DV-Distance改进定位算法,基于未知节点的修正模式,保证定位网络中每个未知节点具有不同的修正系数;通过动态加权修正模型,用锚节点间距离、跳数等信息计算修正系数,采用动态加权的方法将不同方向上的修正系数进行整合,修正未知节点与锚节点间累计跳段距离,提高算法的定位精度.通过仿真验证了算法具有更高的定位精度;并进一步通过实验验证了算法的有效性和可行性.