无线传感器网络抽样定位和求精算法

定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一。针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求,提出一种抽样定位和求精的分布式算法。算法在第1阶段基于收到的锚节点信息进行抽样,形成节点的初始位置估计。在第2阶段对节点初始位置进行求精。仿真实验结果显示了该定位算法可以在1~2次求精情况下达到收敛,在样本量为20左右的较低阈值下实现较高的定位精度,在12%左右的锚节点比例下实现95%以上的定位覆盖率,并且与dv-hop和dv-distance定位算法比较,证明该算法分别可以提高20%和5%的定位精度。     

基于蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位

节点定位是无线传感器网络的关键技术,针对最小二乘算法节点定位的不足,为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种基于蝙蝠算法的传感器节点定位方法。首先将无线传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,然后采用局部和全局搜索能力强的蝙蝠算法对其进行求解,最后在Matlab 2012平台上对定位性能进行仿真测试。结果表明,相对于其他节点定位方法,该方法提高了传感器节点的定位精度和定位效率。     

加权最小二乘估计在无线传感器网络定位中的应用

节点自身定位是目前无线传感器网络领域研究的重点之一,定位误差累积问题是节点定位中必须解决的一个关键问题,利用加权最小二乘估计的方法可以有效抑制累积误差的影响。介绍了如何将加权最小二乘估计应用于节点定位以及如何合理地选择加权系数以降低定位误差。仿真实验表明,运用加权最小二乘估计可以有效地抑制误差累积的影响,提高定位精度。     

一种基于跳数比的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络节点定位至关重要,有着广泛的应用前景.在传统的DV-Hop定位算法的基础上,提出了一种基于跳数比值的定位改进算法.该算法用跳数比值替代距离比值,并在单跳距离中引入RSSI进一步精确跳数比值,根据节点间的几何关系估算节点位置,提高了定位精度,减少了定位过程中的能量消耗.仿真结果表明,该算法比DV-Hop定位算法拥有更好的定位精度和定位鲁棒性.     

GPS和无线传感器网络融合定位算法研究

为了解决普适计算环境下室内外无缝定位问题,提出了一种卫星定位和无线传感器网络组合定位的算法.算法主要利用了GPS卫星定位系统伪距观测数据和无线传感器网络距离观测数据联合进行位置解算.仿真结果表明,算法与传统的GPS定位相比,增加定位的适应范围,实现少于4颗可用卫星情况下的定位;与无线传感器网络定位算法相比,提高了定位精度.     

基于跳数分类的改进DV-Hop节点定位算法

在传统DV-Hop节点定位算法中,不同的网络节点密度使得节点之间不同跳数的平均每跳距离差异较大,跳数越多误差越大.为了减小平均每跳距离差异对节点定位精度的影响,提出一种DV-Hop改进算法.改进算法首先提出跳数分类的策略对网络中不同的跳数进行分类,以减小不同跳数之间平均每跳距离差异的影响,提高节点的定位精度;然后对加权最小二乘估计进行改进,采用改进的权系数取值策略来适应累积误差的非线性变化,从而更好地控制不同跳数在最小二乘估计中的权重,以减小因跳数增加而产生的累积误差,进一步提高节点的定位精度.实验结果表明,改进算法可以有效地减小平均每跳距离差异以及高跳数对节点定位的影响,节点定位性能显著优于传统DV-Hop节点定位算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且对不同的网络节点密度具有更好的适应性.     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络关键技术之一,介绍了节点定位技术的基本原理,提出了一种新的基于接收信号强度(RSSI)的无线传感器网络定位算法.该算法在第一阶段对节点初始位置进行初步估计,第二阶段对节点初始位置进行求精.仿真结果表明,在锚节点比例较低的情况下,该算法仍然可以实现较高的定位精度,并且与dv-distance定位算法比较,表明该算法在相同条件下精度更高.     

无线传感器网络TPSN-RBS联合时间同步算法

针对大规模多跳传感器网络节点间所存在的同步误差及其累积误差问题,提出了一种基于加权最小二乘法的TPSN-RBS联合时间同步算法.该算法充分利用可监听到的消息,通过加权最小二乘法估计得到节点逻辑时钟的时间偏移和频率偏移的最优解.用Cramér-Rao下界对本算法进行性能分析,同时与TPSN算法进行仿真对比,结果表明:该算法提高了节点间的同步精度,且在节点密集的大规模无线传感器网络中,在保证较低通信量的同时降低了累积误差.     

基于不同平面的无线传感器网络节点定位算法

作为一种全新的信息获取和处理平台,无线传感器网络广泛应用在环境恶劣、不可到达领域中实现监测与跟踪任务。考虑到无线传感器通常部署在非平面应用场景,提出了一种基于补偿系数节点定位算法。算法中利用加权平均方法来计算补偿系数,同时在三边测量法中使用最小二乘解来提高无线传感器网络节点自身定位的准确程度。仿真实验表明该算法与传统的位于同一平面理想状态定位算法相比,更能提高定位精度以满足实际应用的需要。     

基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

基于聚类的无线传感器网络相对定位算法

提出一种基于聚类的无限传感器网络相对定位算法,包括3个步骤,即将网络分簇、各簇建立局部坐标系并计算簇内节点自身在局部坐标系内位置以及各局部坐标系合并成全局坐标系。仿真结果表明,与SDGPSN算法相比,该算法通信和时间开销更少,更适用于能量受限、规模大的无线传感器网络。     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。     

基于加权变尺度法的无线传感器网络定位

针对传统最小二乘法定位精度的不足,将工程控制优化中常用的变尺度法（DFP算法）应用到无线传感器网络定位问题中。该算法避免了计算二阶导数矩阵及其求逆计算,特别是对高维问题具有一定的优越性,从而实现对节点定位的优化计算。仿真实验结果表明,该算法能有效提高节点定位精度。     

基于APIT的无线传感器网络混合定位算法

针对近似三角形内点测试法(Approximate Point-In-Triangulation Test,APIT)定位精度与覆盖率不足的问题,提出了一种基于APIT与遗传算法混合的无线传感器网络定位算法.该算法通过比较分割法优化APIT算法提高定位精度,并通过遗传算法提高定位覆盖率.通过仿真对比分析,该算法相较于APIT算法定位精度提高21.62％,定位覆盖率提高4.87％.     

基于垂直平分线的无线传感器网络定位改进算法

针对传统基于垂直平分线的区域定位算法定位精度低、迭代次数多等缺点,提出一种改进的垂直平分线算法IMBLA。根据未知节点接收到的两锚节点接收信号强度指示( RSSI)值的比值,移动两锚点的垂直平分线,再确定待定位节点与垂直平分线的位置关系。该算法应用基于参考锚节点的高斯校正模型进行RSSI测距,包括有障碍物时的模型,不但适合各种环境,还能有效防止恶意攻击。仿真结果表明,与MBLA和IPAIT算法相比,IMBLA算法的定位精度和网络覆盖率较高。     

稀疏无线传感器网络的节点自定位算法

针对基于TOF测距的节点定位算法在稀疏网络中定位覆盖率较低的问题,对初始估计位置进行迭代求精,达到精度门限的升级为锚节点。如果网络中存在不良节点,对节点进行估计分类,并实现对不良节点的定位。仿真结果表明,在适当增加节点计算量和通信开销的条件下,可提高改进算法的定位覆盖率。     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及相邻节点跳距时存在较大误差。为此,提出一种改进的DV-Hop定位算法。在未知节点到锚节点的路径中,考虑相邻3个节点组成的夹角对距离的影响,根据邻近节点重叠度计算夹角,引入网络平均连通度计算节点间的跳距,从而更精确地计算距离。仿真结果表明,改进算法可提高节点的定位精度和覆盖率。     

基于对称密码的无线传感器网络安全定位

伪装攻击通过恶意的锚节点向网络中发布虚假位置信息从而对定位应用进行攻击。针对上述问题,考虑无线传感器网络节点能量受限的特性,提出一种基于对称密码加密的认证方案来防御伪装攻击。实验结果表明,在伪装攻击存在的情况下,该方案能够使加权质心算法的定位误差在1m之内的概率由40%提高到70%,从而保证定位的正确性。     

无线传感器网络栅格扫描定位算法研究

栅格扫描算法是无线传感器网络中一种典型的无需测距的定位算法。分析并仿真该算法中对定位误差、定位率及定位时间有较大影响的网络平均连通度、锚节点个数、节点通信半径以及栅格边长等重要参数。仿真结果表明,邻锚节点个数是影响定位误差及定位率的主要因素,栅格边长对定位误差起调节作用,而总节点数是影响定位时间的主要参数,并且在固定监测区域内,存在较优的参数设置,能够有效降低定位误差并提高定位率。     

改进的无线传感器网络定位算法

定位是无线传感器网络的基础工作。现有定位算法利用参考节点的位置信息对非参考节点进行定位,当该信息受到攻击或误差的影响时,将导致算法精确度下降。该文将传统最小二乘定位算法与Metropolis-Hasting抽样算法有机结合,提出一种改进的最小二乘定位算法。建造一个可能遭受攻击的模拟环境,在该环境下比较改进后的算法和原算法,结果表明,改进后的算法具有较好鲁棒性。