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.     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位

研究基于Zigbee技术的无线传感器网络中未知节点的定位问题。针对传统的Two-phase positioning循环求精定位算法复杂,且在RSSI节点测距阶段存在某些点的测距误差较大,导致定位精度大大下降。为了解决测距误差大的节点对定位精度的影响,提高定位精度,首先采用RSSI测距法测出未知节点和锚节点距离,用最小二乘法粗略定位,其次通过距离关系算出每个粗略定位点的权值,引入权值阀,舍去在权值阀外的点,最后在求精阶段采用三角形加权重心算法。此方法可以最大限度的减少测量误差大的节点对定位精度的影响。经实验证明,改进算法也存在一定的误差,但比传统的算法更加精确,提高了定位精度。     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

融合RSSI跳数量化与误差修正的 DV-Hop改进算法

为了提高DV-Hop算法在非均匀网络中的定位精度,提出一种基于RSSI跳数量化与误差修正的DV-Hop改进算法。改进算法首先利用节点间RSSI值与基准RSSI值的比值量化节点间跳数,使整数跳数转化为连续跳数,并在量化跳数的基础上对锚节点平均跳距进行重估,然后对各锚节点平均跳距进行加权处理以修正未知节点平均跳距。最后利用未知节点与最近锚节点的距离关系对未知节点坐标的估计误差进行修正,以进一步降低节点的定位误差。实验结果表明,相较于DV-Hop算法及相关文献,改进算法在相同的网络环境下能够有效降低累积误差对距离估算的影响,提升未知节点定位的精度,在不增加硬件开销的情况下,改进算法的相对定位误差比DV-Hop算法平均下降了20.7%。     

基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法

DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法,其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响,首先对RSSI测距误差进行修正,再对已有的信标节点间计算距离误差修正值的方法作进一步改进,提出一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。仿真结果表明,相比已有的定位算法,该改进算法不仅能提高节点的定位精度,还能减少网络通信开销及计算复杂度。     

改进的RSSI测距和定位算法

分析了RSSI(received signal strength indicator)测距的原理及环境对RSSI的影响。论述了高斯模型校正算法,该算法中因含有与环境相关的路径散逸指数而产生较大测距误差。针对这一问题,提出了基于锚节点的高斯校正算法,该算法以锚节点对之间的已知距离和测量的RSSI值为参考,对由被测RSSI值得到的距离进行校正,消除了路径散逸指数,并用网络连通信息和RSSI联合定位。仿真结果证明:采用锚节点的高斯校正算法进行定位不受环境影响,不同环境下最大定位波动为0.11%,定位误差显著减小,可应用到实际的无线传感器网络的定位系统中。     

WSNs中基于粒子群优化的节点定位算法

节点定位是无线传感器网络(WSNs)的关键技术之一.接收信号强度指示(RSSI)测距技术以其不需增加任何额外的硬件设备的特点在节点定位中得到广泛应用.为了提高定位精度,在RSSI测距的基础上,提出将粒子群优化算法( PSO)引入节点定位中.首先由RSSI测得未知节点与锚节点的距离,然后应用PSO算法计算出未知节点的估计...     

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.     

基于RSSI测距的DV-Hop算法

由于DV-Hop算法在不均匀网络中节点定位精度不高,以及RSSI算法受环境因素影响较大,将RSSI算法与DV-Hop算法相结合,提出一种利用RSSI测距技术改进DV-Hop的算法-----BRDV-Hop算法.该算法应用RSSI测距技术,定义信标节点的平均跳距误差,并利用信标节点的平均跳距误差对未知节点与信标节点之间的距离进行修正,从而达到减小定位误差的目的.仿真结果表明,与标准的DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点硬件的基础上,改进算法能有效降低定位误差.     

基于RSSI的测距差分修正定位算法

为了抑制RSSI误差对无线传感器节点自身定位精度的影响,以三边定位算法为基础,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将差分法和质心法相结合提出了一种测距差分修正定位算法。该定位算法无需增加额外硬件开销,容易实现,定位误差可小于2.5m,适合于处理能力和能量有限的无线传感器网络节点。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于接收信号强度指示的误差自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。为了有效抑制各种环境干扰因素对未知节点定位精度的影响,提出一种基于接收信号强度的误差自校正定位算法。该算法通过信标节点之间的测距找出校正节点,用校正节点和质心信标节点的实际位置求得测距距离和实际距离,利用校正节点的误差自校正因子替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心方法确定未知节点的最终位置。仿真结果表明,该算法降低了测距误差对定位的影响,提高了定位精度,具有普遍应用价值。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

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.     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法

在无线传感器网络中,节点的准确定位是具体应用的前提和基础。提出一种基于R S S I的加权质心算法的改进算法,并利用未知节点接收到的来自各个不同锚节点的R S S I值为依据计算加权权值,算法实现更加容易、简单。仿真结果验证了算法的有效性,比传统的质心定位算法的定位精度有较大提高。     

基于移动锚节点的加权质心定位算法研究

针对加权质心定位(WSL)算法所需锚节点数目较多,定位精度低,定位成本高等问题,采用单个移动锚节点沿着既定的轨迹在监测区域移动,并在规定位置广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)比值以及邻居节点间的最小跳数确定权值,进而估算未知节点自身的坐标位置.仿真结果表明:算法有效地提高了定位精度和稳定性,降低了定位成本.     

基于粒子群优化的改进加权质心定位算法

针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。     

基于聚类分析优化的距离修正室内定位算法

基于接收信号强度RSSI的定位系统易受环境影响,提出一种基于聚类算法分析的高斯混合滤波的RSSI信号处理优化策略,通过优化接收信号强度及距离修正的四边质心定位算法对未知节点进行精确室内定位,使用蓝牙4.0信标节点进行实地实验。实验结果表明,该算法可以有效提高测距精度,改善系统的定位精度,比传统加权质心算法的定位精度提高了34.6%,且定位平均误差不超过0.5m,可满足室内定位精度要求。