基于参考点序列的无线传感器网络节点定位算法

提出了一种基于参考点序列(Reference node sequence,RNS)的无线传感器网络定位算法,该算法对定位空间的锚节点建立voronoi多边形,以此生成由锚节点组成的voronoi图,并将voronoi图的顶点记为参考点,为定位空间增加了若干锚节点信息。从而使与传感器节点通信的锚节点数目增加,改善了锚节点不足给定位带来的负面影响。其次建立参考点和锚节点到传感器节点的序列等级,根据序列等级估计出传感器节点的位置。仿真结果表明,与DV-Hop算法和质心算法相比,本文算法可以更准确地估计出节点的位置,提高定位精度。     

DV-HOP三重定位算法

针对传统DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离存在较大误差,提出了一种DV-Hop三重定位算法(TDV-Hop).首先,使用DV-Hop算法得到未知节点的估计坐标.然后,根据未知节点的估计坐标运用DV-HOP算法来估计信标节点的参考位置,同时将信标节点的估计位置和实际位置之间的差值以及权重进行误差修正,然后将它们的差异广播发送给未知节点,未知节点再重新估算其位置.MATLAB仿真实验结果表明,在相同网络环境下,TDV-HOP定位算法能有效减小定位误差并有一定的稳定性.     

基于到达时间差的无线传感器网络质心定位算法

通过将到达时间差(TDOA)方法与质心定位算法相结合,提出一种基于加权处理的质心混合定位算法。该算法利用TDOA和几种经典的求解双曲线方程组解的定位算法,得到了网络中待求节点的位置,作为质心算法的坐标,并用锚节点与未知节点间的距离作为约束来调整节点的位置,从而减小定位结果与真实值之间的误差。最后通过数值仿真证明了本文算法的有效性。     

无线传感器节点均匀性估计算法及其应用

无线传感器网络中锚节点的分布情况是一个重要指标,在很大程度上影响未知节点定位的精度,但目前对均匀性的分析却很少. 通过比较邻居节点的接收信号强度(RSS)确定未知节点移动后远离和靠近的锚节点个数,以此研究未知节点周围锚节点的分布情况. 提出了一种对锚节点均匀性进行定量估计的算法,给出了均匀性评价指标——归一化均匀性偏差的概念及公式. 将该算法应用到节点定位过程中,提出混合定位算法. 仿真结果表明,基于均匀性估计的混合定位算法能提高原有算法的定位精度.     

垂直交点APIT定位改进算法

针对APIT算法存在的问题,提出了一种新的判断未知节点位置的方法。首先选择3个任意组合的锚节点,通过任意一个锚节点对另外两个锚节点所在直线作垂线得到垂直交点,通过比较这个锚节点到交点的距离和它与未知节点的距离的关系,初步判断未知节点位置,同时,通过加权质心定位算法得到未知节点的精确估计值。Matlab仿真结果表明,改进后的算法相比较经典APIT算法在定位精度上有了很大提高。     

无线传感器网络三维节点的插值规划定位

针对无线传感器网络中传感器节点的初始位置未知的问题,提出一种基于插值和规划算法的无线传感器网络三维节点定位算法.该算法利用锚节点坐标将节点所在空间曲面建立,并利用接收信号强度指示（RSSI）值和无线信号传播模型推导出所有可通信节点间相对距离.最后,利用0-1规划在空间曲面上选出满足距离约束且与未知节点数量相同的插值节点,从而估计出未知节点的空间位置.该算法设计简单,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差,并具有良好的稳定性和扩展性.     

基于GEM-PHD粒子滤波的移动定位自更新传播算法

为了实现无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中移动节点的实时动态定位和更新,提出了一种基于广义运动概率假设密度粒子滤波的移动定位自更新传播算法,该算法利用锚节点作为观测者探测周围环境中存在的未知节点,收集探测到的信息,利用广义运动概率假设密度粒子滤波算法对未知节点定位.基于反向定位...     

基于单元格的无线传感器网络节点定位算法

在一种由基本单元格构成的离散化无线传感器网络模型中,针对典型的Bounding Box定位方法存在的问题,利用所有位置已知的锚节点对于未知节点位置形成的约束,提出了2种分布式的节点定位算法LIE和LIE-R,并对新算法的性能进行了详细的评估。理论分析及仿真实验结果均表明,文中所提出的算法具有良好的定位性能。     

无线传感器网络自定位算法的研究

针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题,在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上,提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法,在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下,未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明,在节点数相同的情况下,改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法,有更高的有效定位率和更低的平均定位误差,适用于节点稀疏的网络环境.     

无线传感器网络节点定位算法研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到锚节点距离计算中的不足,提出了一种新的距离计算方法。该算法考虑了未知节点到锚节点路径中相邻三个节点组成的夹角对距离的影响,从而更精确计算出距离,并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿真结果表明,改进算法有效地提高了节点的定位精度和覆盖率.     

基于锚圆交点加权质心的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点能量有限,基于距离的定位算法有时并不适用的问题,在研究了未知节点与其无线射程范围内的3个锚节点之间的通信约束和几何关系的基础上,提出了一种基于锚圆交点加权质心的定位算法。该定位算法仅基于网络连通性而不需要测量距离,算法计算量小,节点通信开销小。仿真结果表明,当在100m×100m的区域范围内随机部署100个传感器节点,通信半径为30m、锚节点密度为16%时,相对定位误差为22.7%。     

无线传感网络改进APIT定位算法

未知节点定位是无线传感网络中的研究重点之一,目前最常用算法为基于免测距原理的APIT算法.该算法具有通信开销小、硬件简单易实现等优点,但其基本思想为质心原理定位,故定位精度难以提高,特别是当锚节点稀疏时无法定位.针对APIT定位算法无法定位,锚节点三角形不包含待定节点的情况,提出一种改进两点定位法,并与原APIT定位算法相结合,提高了定位精度及未知节点覆盖率.     

移动锚节点辅助的DV-hop定位方法研究

该文简要分析了DV-hop算法的定位原理,在分析锚节点比例、节点部署密度对该算法定位精度影响的情况下,针对稀疏的随机无线传感器网络引入移动锚节点。移动锚节点使用一种在自组织网络中经常用到的移动模型。仿真结果表明,改进的M-A-DV-hop算法很大程度地降低了硬件成本,并显著提高了算法在稀疏随机传感网中的定位精度。     

无线传感器网络RSSI定位算法的研究与改进

为了克服接收信号强度指示(RSSI)测量误差对无线传感器网络节点自身定位精度的影响,提出一种改进的RSSI测距定位算法.该算法考虑到参考节点间的几何位置,可获得最优参考节点.将同一参考节点采集到的RSSI值通过中位数法进行数据处理,获得RSSI权值,对RSSI值进行修正.最后利用加权质心算法,得到未知节点的位置.仿真结果表明,该算法能有效过滤过大的节点定位误差,提高精确,使误差相比原始算法降低60%左右.     

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,提高定位精度。     

一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法

频繁的煤矿井下事故要求无线传感器网络能够更精确的对井下人员进行定位。利用修正加权质心算法进行定位存在较大的误差,针对该问题,在修正加权质心算法的基础上提出了一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法,该算法将修正加权质心算法得到的质心作为新的锚节点,并通过多次选择、运行形成新的锚节点和质心的方法进行定位。仿真结果表明:不同的巷道宽度下,改变修正系数a的值就可以得到最佳的定位效果,同时可以通过仿真实验得到最佳定位效果下的修正系数a的值,从而使定位精度达到最好。通过比较两种算法的平均定位误差得到改进的煤矿井下质心定位算法在三种巷道宽度下分别将定位误差平均降低了0.792 6m,0.636 2 m,0.598 9 m。