煤矿井下移动机器人节点三维定位算法研究

在煤矿井下移动无线传感器网络中,移动机器人作为网络中的可移动节点,其空间位置的确定对网络的正常运行具有重要作用.针对目前无线传感器网络中三维定位算法精度和实现复杂度难以平衡的问题,将一种二维平面内的基于接收信号强度指示(RSSI)测距的概率质心定位算法扩展到煤矿井下狭长封闭环境中移动机器人节点的三维定位应用,通过在一定...     

采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法

由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。     

基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络定位研究

为解决传统DV-Hop算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络(WSN)定位方法。首先,构建WSN协同定位模型,并将传统蝙蝠算法与元胞自动机进行融合取代DV-Hop算法中的最小二乘法来计算网络中未知节点的位置,提高算法的搜索能力;其次,引入小生境技术和个体灾变机制,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;最后,通过仿真实验进行性能对比分析。实验结果表明,所提算法在节点呈随机分布、C型分布和O型分布的情况下均能够有效实现对未知节点的准确定位,且定位精度和收敛速度均优于对比算法;所提算法的定位精度随锚节点总数、锚节点比例以及通信半径的增加而增加,随传感器测距误差增加而减小。     

WRSNs中基于PE-FWA算法的周期性充电路径规划

针对无线传感器网络(WSNs)中能量短缺问题和大量数据收集的场景,提出了一种无线充电和数据收集的移动设备(MD)路径规划方法。将传感器网络划分为多个小区,移动设备周期性的遍历每个含有传感器节点的小区进行充电和数据收集,在保证传感器网络持续运行的前提下,最大化MD单位能量所收集的数据量。设计了一种基于种群熵的离散烟花算法(PE-FWA)求解问题,与MDSA、DFWA算法进行对比,实验显示PE-FWA具有更好的性能。在此基础上,进一步优化了PEFWA算法中锚点的位置,使得目标值提高了31. 8%。     

基于认知图的智能配电网通信性能优化研究

针对无线传感器网络(WSNs)如何满足电力配电网数据通信规范性能指标要求问题,探索了一种智能配电网数据传输WSNs的认知图模型建模与控制方法。1)分析影响智能配电网数据传输WSNs的性能指标的主要因素,构造了包含9类概念顶点集合{C}的认知图模型,建立智能配电网数据传输WSNs实时性和可靠性对应的认知图状态模型,通过数学方法表达了智能配电网数据传输WSNs网络节点的各个概念顶点元素之间的因果关系。2)给出了依据各个概念顶点属性推理获得动态决策路由路径和调整网络参数控制变量值的计算方法,并给出了3种网络状况变化下的路由路径调整策略和调整网络参数控制变量值计算步骤。3)对本文方法进行了仿真实验,在相同的仿真环境下与多种算法进行了比较,其数据传输的可靠性和实时性均有所提高,并能满足电力配电网数据通信性能指标的要求。     

基于粒子滤波的运动机器人目标定位

机器人完成各种应用的前提是准确获知自身及运动目标的相对位置,由于机器人在运动控制的过程中自身携带的传感器获取的位置和角度信息存在误差,会导致移动机器人在目标定位过程中出现误差。为提高定位的准确性,提出了基于相对定位的方法,建立目标运动的相对运动模型,并基于观测距离和角度的测量方程运用粒子滤波方法对运动目标进行定位,实验与仿真结果表明,在不同强度的非高斯噪声影响下,粒子滤波算法都能够有效的对其进行定位,且具良好的精度。     

无线认知传感器网络中基于时空相关性的协作频谱感知算法

无线应用的快速扩张使得未授权的工业、科学和医疗(ISM)频段十分拥挤,频谱资源稀缺已成为无线传感器网络发展的瓶颈。无线认知传感器网络允许传感器节点感知主用户的频谱空洞,并利用空闲频段进行通信而改善网络的通信能力。提出了一种基于时空相关性的协作频谱感知算法,该算法建立基于自回归模型的超采样序贯能量检测器以快速获得单节点的局部判决结果,然后为各节点分配时空相关的权重因子以进行加权序贯协作频谱感知,并给出精确的全局判决结果。仿真结果说明,相比于传统的序贯协作频谱感知算法,该算法可使用更少的采样数据量获得更优的频谱检测性能,从而以能量有效的方式提高网络的频谱利用率和数据传输效率。     

面向智能电网的无线传感器网络目标探测算法

文中提出一种结合压缩感知(CS)路由算法进行目标源定位的方法。该路由算法通过对网络节点进行分簇,将簇内节点的信息集中在簇头上。然后对无线传感器网络进行拓扑优化,并采用多跳路由策略完成簇头节点与汇聚节点间的通信。最后利用次梯度投影算法,从来自簇头的少量数据中恢复汇聚节点信号源,用于目标源信号的定位。采用一种自适应处理机制优化压缩感知算法的信号重构性能。仿真结果表明,算法能准确探测目标,减少计算量,并具有良好的重构性能。     

基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法

针对现有水下无线传感器网络定位算法定位精度不足且无法适应水下多变的网络拓扑的问题，提出一种基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法。首先通过RSSI测距定位和DV-Hop算法获取未知节点的大致分布情况，其次以未知节点定位覆盖率作为目标函数，采用经过自适应惯性权重和柯西-t扰动策略优化的改进秃鹰搜索算法迭代求解信标节点移动的最优位置，最后信标节点移动到最优位置再对未知节点进行重新定位。仿真结果表明,与对比算法相比，移动信标节点定位算法能有效提高未知节点定位精度，在网络拓扑变化时也能保持较高的定位精度且定位效果稳定。     

电力传感器网络失调节点定位方法

传统的电力失调节点定位控制随着迭代次数的增加,定位准确度下降。提出基于数据融合滤波预处理的电力传感器网络失调节点定位算法。进行电力网络失调节点定位测度信息模型构建,设计无线传感器数据融合滤波结构模型,计算电力传感器网络覆盖子载波区间正交性偏转相量,得到电力传感器网络节点数据融合与滤波调制结果,使用时间更新-误差更新方程来预测下一节点定位误差,通过误差最小化迭代实现定位自动控制算法改进。仿真实验结果表明,该算法定位时间较快,优化网络部署。     

无线传感网络定位算法的研究进展

无线传感器网络在许多领域有着重要的科研和使用价值,节点定位技术是传感器网络关键技术之一,具有十分重要的地位。文中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;并对节点定位技术研究中的新思路—基于移动锚节点的定位算法进行了分析。最后对现有定位算法存在的问题进行了总结,并对节点定位技术的未来发展趋势进行展望。     

基于最小流量的智能配电网WSNs通信模型

为了解决无线传感器网络(WSNs)的规模大、分布广而带宽有限与智能配电网对通信数据实时性和可靠性有上确界之间的矛盾,提出了一种基于最小流量的无线传感器网络路由通信模型。以无线传感器网络链路节点中接收到数据与发送出的数据之间的流量平衡为切入点并结合无线传感器网的通信约束条件以及配电网数据传输的实时性需求,建立了基于最小流量的智能配电网无线传感器网络的路由通信模型。利用庞特里雅金极值的方法构建出所设计智能配电网无线传感器网络通信模型的哈密尔顿函数。利用极值存在的唯一性,从必要性出发判断出无线传感器节点是否在最优路链路径上。并给出了最优控制模型的求解过程。最后对采取所提出的通信模型的延时时间、网络能量消耗、数据传输能力以及数据传输的错误率对比测试。结果表明,所提出的通信模型完全能够满足智能配电网通信需求。     

分区能量均衡的多移动机器人 WSN 孤岛结盟方法

为了提高多移动机器人无线传感器网络(WSN)中孤岛结盟方法的效率,提出了基于分区能量均衡的多移动机器人WSN孤岛结盟优化问题的解决方案,并给出解决该问题的近似算法。首先,在相关模型假设及符号定义的基础上,借鉴分治和局部优先思想,提出能量均衡的连接机制,引入轮次迭代过程,对该方法进行了公式化描述。其次,基于启发式算法,设计了基于移动机器人能量均衡的中继部署算法。最后,与现有方法进行对比试验,结果表明所提出的方法在保持能量均衡的前提下,能够节约连接成本,提高WSN孤岛结盟的效率,并延长网络生命周期。     

Variable length dynamic addressing based on network traffic distribution in wireless sensor networks

In this paper, a novel dynamic addressing scheme for wireless sensor networks (WSNs) is proposed by using variable length coding. A WSN is typically composed of numerous tiny energy-constrained sensor nodes with limited information processing and data storage capabilities; thus, the energy-efficient strategy is the key issue in designing protocols for WSN. Traditional addressing strategies adopt flat addressing (static and uniform addresses) for sensor nodes. However, the proposed variable length dynamic addressing (VLDA) for sensor nodes is based on the fact that different nodes in the network have uneven traffic loads. Therefore, nodes with more data to receive or send are allocated with shorter addresses. Whether a node is busy or not is determined by the network traffic distribution (NTD), which is defined as the number of data packets each node has received or sent in a period of time. Sensor nodes’ energy is saved by VLDA scheme; hence, the wireless sensor network’s lifetime is extended. In the simulation, a 20% improvement has been achieved through the addressing scheme compared to traditional flat addressing.     

基于减法聚类的TOA/AOA定位方法研究

针对在无线传感网中现有定位技术定位精度不高的问题,提出一种基于减法聚类的定位方法以获取更好的定位性能和更高的定位精度.首先由多个已知传感器节点测量来自未知节点的电波到达时间和电波达到角,通过分组处理,然后对每组数据进行加权最小二乘估计,依据多次测量和估计,最后采用减法聚类处理来抑制误差导致的位置模糊性来实现对未知节点的精确定位.计算机性能仿真结果表明所提出的定位方法能有效地抑制测量误差,具有较小的定位误差,并进一步提高了定位精度.     

基于麻雀搜索的协同定位算法研究

无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解。然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限。为了解决这一问题,提出了一种基于麻雀搜索的协同定位算法。该算法主要包括两个搜索阶段：粗略搜索和精细搜索。在粗略搜索阶段,未知节点到锚节点之间的测量距离数据被用于确定未知节点的初始位置。在精细搜索阶段,未知节点之间的测量距离数据被用来确定未知节点的精确位置。首先,采用Cat混沌映射方法来保证初始种群的均匀分布,从而有助于确定最佳位置。其次,构建了两种不同的适应度函数,一种用于粗略搜索,另一种用于精细搜索。其中,用于精细搜索的适应度函数利用未知节点之间的测量距离数据来提高定位精度。最后,提出了一种新的精细搜索方法,以避免协同定位结果收敛到局部最优位置。通过对仿真和实测数据进行分析,验证了所提方法的有效性。     

面向应用的无线传感器网络路由算法

提出了一种新的面向应用的无线传感器网络路由算法以延长网络的生存期.Sink节点以泛洪方式周期性地广播任务,中间节点是面向应用的处于不同层次上的Sink节点.基于提出的节点数据结构模型,节点根据任务的语义信息及邻居节点网络状态信息参与任务、处理数据和选择路径.定性分析及仿真结果表明,面向应用路由协议的能量消耗及能量均衡性...     

基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法.首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小.