无线传感器网络中基于RSSI的测距研究

节点定位在无线传感器网络应用中具有很重要的意义,基于RSSI测距技术以其低成本、低复杂度的特点被广泛应用于无线传感器网络定位中。首先介绍了RSSI测距原理,然后对目前常用的数据预处理模型进行分析。最后在CC2430的硬件平台上进行实验,获取不同距离点处的RSSI值,进行统计分析,并观察3种数据处理模型下的测距精度。实验结果表明,混合模型预处理方式在测距精度和计算复杂度方面具有一定优势。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究

无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。采用传统的无线信号传输损耗模型的RSSI定位方法的精度不能够满足许多用途。为了提高定位精度,提出了一种分段线性拟合传输损耗模型,比较表明在复杂的环境下该模型对实际传播损耗曲线的逼近效果更好。文中利用该模型对节点进行RSSI定位,并且对该模型的定位效果进行了仿真,结果显示其较之传统模型可以明显提高在复杂环境下的定位精度。     

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。     

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.     

无线传感器网络定位技术综述

首先介绍无线传感器网络定位技术的相关术语、评价标准等基本概念及定位算法的分类方法;重点从基于测距和非测距两个方面介绍无线传感器网络的主要定位方法,并研究和分析若干新型无线传感器网络定位方法,主要包括基于移动锚节点的定位算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、供能及安全隐私等方面出发总结当前无线传感器网络定位技术存在问题并给出可行的解决方案后,展望未来的研究前景与应用发展趋势。     

无线传感器网络中节点的自身定位算法分析

无线传感器网络中节点的自身定位是其大多数应用的基础,文章利用网络中存在的冗余信息,针对客观存在的不良节点,对现有分布式无需测距技术的Amorphous定位算法进行改进,以提高整个网络的平均定位精度。仿真结果表明,改进后的算法有效地降低了节点位置的平均估计误差。该算法无需任何附加的硬件支持和良好的拓展性,对实际的应用具有积极的意义。     

基于RSSI测距的加权概率定位算法

针对无线传感网络中每条链路衰减因子的不同,提出了一种基于RSSI测距的加权概率定位算法。该算法先将可能存在的未知节点区域划分成栅格,运用高斯噪声模拟路径衰减指数误差以构建信号传播概率模型,根据信号强度确定信标节点的权值。然后由概率模型和相应的权值赋予栅格不同的置信度,将置信度最大栅格的位置作为未知节点的坐标。最后根据网络的连通信息消除翻转歧义。实验表明,在相同的条件下,与MLS算法相比,该算法更接近真实环境,具有更高的定位精度。     

基于序列加权的无线传感器网络定位算法

针对阶次序列定位算法的复杂度高和定位精度低的问题,提出了一种新的无线传感器网络阶次序列加权定位算法,给出了该算法的基本原理与实现方法。该算法首先采用Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形的点、面的重心及其和边界交汇点作为虚拟信标节点,然后建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。最终,该算法计算未知节点序列与构建的最优序列表中各序列的Kendall阶次相关系数,通过对系数的归一化处理实现未知节点位置的加权估计。仿真结果表明,新算法在降低算法复杂度的同时降低了边缘节点定位误差,定位精度也有所改善。     

移动机器人辅助下基于GM-CKF的无线传感器网络节点定位研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,提出一种移动机器人辅助作用下,融入高斯混合容积卡尔曼滤波(GM-CKF)优化的节点定位方法。将移动机器人与WSNs结合,发挥两者的特点和优势,充分利用机器人的机动性及无线传感器节点的可计算性,设计并仿真了一种机器人-节点、节点-节点协作的节点定位方式,并利用带有门限判别和选择性高斯分割的GM-CKF算法,对目标节点的预估位置实施预测修正。仿真结果表明,所提出的移动机器人与WSNs协作定位方法实现了对节点的定位估计,GM-CKF算法的融合有效提高了定位的精度和稳定性。     

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。     

无线传感器网络抗Sybil攻击的MPRR-RSSI定位算法

无线传感器网络技术近年来发展非常迅猛,然而实际通信环境非常复杂,而且充满攻击和对抗,网络节点的正确位置信息是构建系统、维护网络、目标跟踪和事件定位等关键技术实现的基础,定位的安全性至关重要。着重研究了基于接收信号强度指示(RSSI)原理抗女巫攻击的无线传感网络安全定位系统的编码技术和定位方法,并对相关算法进行了仿真分析。通过结果可知,改进后的编码和定位算法结构相对简单,对系统的硬件依赖小,抗攻击能力提高。     

基于无线传感网技术的智能图像传输系统

针对无4G信号、布线困难、无人值守的偏远山区输电线路监测,无线传输一直存在困难,对于数据量较大的图像数据更难。本文设计并实现了一种高压输电线路监测的智能无线图像传感器网络传输系统,运用嵌入式研发技术和无线传感网技术实现图像传输。在传统的无线传感网基础上,针对图像数据大,通信过程中容易引起干扰,设计了依据接收端信号强度RSSI值进行自适应数据分包协议;为了优化传输路由和增加传输系统的冗余性,设计了智能路由传输协议。实验测试和仿真结果表明,自适应数据分包协议能根据不同的误码率大小自适应调整分包数,减少重传的概率,从而提高传输效率;智能动态路由传输协议可以快速找到最近的4G信号节点,节省传输时间和能量损耗,其中的跳传功能在减少传输时间的同时,增加了传输系统的冗余性,达到设计目的。     

采用无线传感器网络的分布式母线保护

提出了将无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)应用于分布式母线保护的新理念,并针对无线传感器网络的特点,提出了采用比较行波方向作为分布式母线保护的故障判别原理,对于单母线、双母线运行方式分别设计了无线传感器网络的拓扑结构以及数据融合的处理算法,以具体的母线保护为例,评估了无线传感器网络的性能,并就实用化过程中数据传输的可靠性以及与现有电力网络的互联进行了探讨。通过仿真分析证明了无线传感器网络能够满足分布式母线保护的要求。     

无线传感网络技术的探讨和研究

随着无线通信技术的不断发展,无线传感网络应运而生,已成为当前国内外研究的热点。文章首先介绍了无限传感网络的起源和发展历程,然后对无线传感网络的基本内容和研究现状进行了探讨。最后提出了目前研究中存在的几个关键问题。     

基于无线网络传感器的定位技术研究

针对基于信号强度的无线传感器网络定位精度易受环境影响的问题,通过搭建无线传感器网络进行的实验,研究了改进的定位算法.使用CC2430无线模块作为节点收发装置,基于ZigBee无线传感器网络协议,搭建无线传感器网络平台进行定位系统的开发和改进算法的测试.由于无线信号强度误差的复杂性,采取逐阶改进的方法,通过各阶段的实验进行误差分析并改进定位算法.在搭建的无线传感器网络平台上测试的结果表明,改进的定位算法达到预期的效果,定位精度明显提高,具有一定的应用价值.