无线传感器网络主动分布式节点定位算法

在研究现有无线传感器定位算法基础上提出了主动分布式传感器节点定位策略(ADLA),该算法借鉴集中式凸规划算法的思路,提出了一种方法简单的分布式位置估计方法.该方法计算简单,内存需求少且通信开销低.经过试验证明,该算法的定位精度在锚节点连接度为18个的情况下,可以达到0.6倍节点通信距离的精度,完全可以满足无线传感器网络一般的定位需求.     

一种无线传感器网络四边测距定位算法

根据RSSI测距特性,在三边测距定位的基础上,提出了基于RSSI值测距的四边测距定位算法,突破了三边测距定位的局限性。为进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法,并用C++实现仿真比较,仿真结果表明:加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。     

基于Tikhonov正则化的WSN多边定位算法研究

节点定位是无线传感器网络实现监测和跟踪的一个重要前提.针对多边定位中的不适定问题.提出了一种基于Tikhonov正则化方法的定位算法,研究了定位模型的建立、正则化参数的选取方法以及最优定位参考点数的选取等问题.实验结果表明本算法与典型的极大似然估计法相比,较大幅度地提高了定位精度,当a值选取600,采用5个参考节点时,定位精度可达到1米.     

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.     

基于移动信标的无线传感器网络节点定位

提出了一种基于测距的移动信标节点定位方法.该方法采用一个移动信标节点,信标的移动方式采用高斯马尔可夫模型,该移动模型基本能遍历整个传感区域,能使未知节点获得足够定位信息;定位机制采用加权质心与扩展卡尔曼滤波算法相结合,先用加权质心算法进行初精度定位,进而用扩展卡尔曼滤波方法进行精确定位.通过对信标移动时间、移动速度、虚拟信标点个数、迭代次数等定位参数分别进行仿真试验,实验结果表明在相同条件下该方法与最小二乘法(LSE)及加权最小二乘法(WLSE)相比,其定位精度高,健壮性好,可扩展性强.     

基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位面临的高精度和实时性要求,把均值漂移算法引入联合粒子滤波(Joint ParticleFilter)框架.提出了基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法.它使用均值漂移算法构建粒子滤波的建议分布,通过有效利用最新观测信息,提高粒子状态估计的准确性,使得采样粒子的状态分布与后验概率分布更接近,减少了状态估计必需的粒子数目.该算法还提出了基于虚拟海明距离和交互势的权重计算方式,减少相邻移动节点间的干扰.仿真实验结果表明,基于均值漂移算法和联合粒子滤波的移动节点定位,可获得比基本粒子滤波更高的定位精度,其定位精度与无味粒子滤波(Uscented Particle Filter)相当,而计算开销比无味粒子滤波减小至少50%.     

被动目标定位系统观测平台的最优机动轨迹

对仅有方位量测的被动目标定位中观测平台最优机动轨迹问题进行了探讨.在最大化Fisher信息阵 (FIM)行列式指标下给出了当前时刻一种新的机动控制策略,从理论上证明了最优机动轨线有且仅有2支,并给出了最优机动策略和最优机动轨线方程;它的特点是对任意时刻均为最优,而不仅仅在观测时间的末端,几何直观描述了机动控制序列的可执行性;与最大化方位变化率下观测平台最优机动轨线相比较,本文的机动策略兼顾了距离和方位2个因素的影响,可看成是对距离信息和方位信息之间的折中.数字仿真表明,与传统方法比较,提出的新机动策略能获得更大的信息.     

基于TDOA定位机制的无线传感器网络节点设计

介绍了一种具有到达时间差(TDOA)定位机制的基于数字信号处理器(DSP)的无线传感器网络节点。它包括TMS320F2812DSP,512 kB的SRAM,2.4 GHz波段的无线收发模块、音频信号收发模块及电源管理模块等。节点通过测量RF同步信号与音频信号的TDOA来测量节点间的间隔距离,并采用互相关时延估计算法来实现节点定位。实验数据表明:该节点最远测距距离超过25m,角度误差小于3.7%。     

基于声发射和神经网络的复合材料冲击定位

为了提高复合材料结构冲击定位的精度和实时性,基于声发射和神经网络技术,提出了复合材料结构冲击定位两步法,以压电陶瓷（PZT）和自制信号采集系统替代商用声发射仪器,实现了一种能够高精度、实时、在线监测冲击的系统。用小波变换求出原点处冲击源传播到各传感器的波达时间差,用这组时间差修正其他位置上的冲击源到达各传感器的波达时间,利用修正后的波达时间,根据四点圆弧定位算法得到冲击源坐标,实现初步定位;将所求出的位置坐标作为神经网络的输入,训练之后的神经网络可以准确预测冲击位置,实现精确定位。在复合材料板上的试验表明：该方法能快速、准确地识别出冲击位置。     

近邻表:RSSI辅助的一维无线传感网络相对定位

在无线传感器网络中,相对定位是指寻找节点之间的相对位置而非绝对位置.考虑一维无线传感器网络的相对定位问题,提出了一种近邻表算法,该算法通过使用近邻表来刻画每个节点的位置,这个表中包含了所有节点,并以它们到指定节点的距离排序.实际网络中的数据分析验证了距离上的差别在大多数情况下可由接收到的RSSI值之间的差别来反映.因而,近邻表可以通过比较RSSI值来获得.最后,算法通过寻找一维拓扑中的端节点来得到所有节点的相对位置.验证了算法在实际环境中的可行性.