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针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％. 相似文献
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针对无线传感器网络中近似四面体内点三维(APIT-3D)定位算法存在的问题,提出一种基于球切割的APIT(APIT-SC)定位算法.该算法改善在节点分布不均匀时定位精度和定位覆盖率差的问题,用体积规则减少PIT-3D测试中出现OutToIn和InToOut错误.以球切割法和轮回选择法改善算法性能,降低计算复杂度.仿真实验表明:500个节点随机部署在100m ×100m ×100m的理想网络环境下,APIT-SC算法定位覆盖率可达91％,定位误差在23％左右.与APIT-3D算法相比,降低了计算复杂度,提高了定位精度. 相似文献
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针对无线传感器网络(WSNs)定位精度不高和环境自适应性较差问题,提出一种基于自适应RSSI的Bounding-Box轮回选择WSNs定位算法。首先针对传统的RSSI测距模型中距离参考节点1m处信号强度值A和路径衰减指数n都为固定值,无法适应不同环境的需要问题,提出了一种测量A的新方法,并且通过引入一个虚拟锚节点动态实时获取n;然后采用三三交集Bounding-Box定位算法得到许多接近未知节点的估计值;最后对这些估计值利用轮回选择法得到最终定位结果。仿真结果表明,该算法与已有的相关Bounding-Box算法相比,具有较高定位精度和一定的实际应用价值。 相似文献
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为降低无线传感器网络(WSNs)在节点众多时算法复杂度,提高定位精度,提出一种基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法(KCPD-WCLA).首先,对空间中随机大量布设的锚节点进行分组,利用三边测量定位法在二维平面上得到许多接近真实值的结果;然后将K-means聚类算法引入到WSNs的定位问题中,对K个聚类点密度加以考虑,利用加权质心定位算法(WCLA)得到定位结果.理论分析与仿真结果表明:计算复杂度明显降低,定位精度比多边定位算法(MLA)和WCLA有显著提高. 相似文献
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