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的偏移误差修正的井下定位算法

针对基于RSSI的加权质心定位算法会出现三边测量区域选择错误、只是用节点之间的距离信息衡量信标节点的影响力,忽略了各条信号传输路径中误差的标准偏差也不同的问题,提出了一种基于RSSI的偏移误差修正的井下定位算法。该算法结合加权质心定位算法思想,采用RSSI测距模型测量节点之间的距离。在获得节点间的距离信息后,通过对测距误差中随机变量的标准偏差进行概率分布分析来衡量节点间的测距误差,并对随机变量进行偏移误差修正,最终获得较高精度的定位效果。仿真结果表明,与加权质心定位算法相比,该算法的定位精度提高了19%,定位结果的稳定性也有较大程度的改善。     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

基于优化RSSI精度的WSN加权质心定位算法

为消弱接收信号强度指示误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,提出基于优化接收信号强度指示测距精度的加权质心定位算法。该算法根据接收信号强度指示（RSSI）和链路质量指示（LQI）在不同距离段的衰落曲线起伏的波动状况,采用分段测距的方法优化RSSI的测距精度,接着将优化后的距离值作为加权质心算法的权值因子对节点进行定位,进而提高定位精度。实验结果验证了该优化算法的有效性。     

基于节点映射的井下无线传感器网络定位算法

针对目前井下定位算法对未知节点不在锚节点组成区域内的情况考虑不全面,从而导致定位误差较大的问题,提出了一种基于节点映射的改进加权质心定位算法。该算法对未知节点不在锚节点组成区域内的情况进行节点映射处理,并通过改进加权质心定位算法求锚节点的多个质心,通过质心节点对未知节点进行定位。仿真结果证明,该算法可以提高节点的定位精度。     

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Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法

为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度。在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明:Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差。     

多节点协作迭代求精的WSNs加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中质心算法对锚节点密度要求较高和定位精度过度依赖锚节点分布的问题,提出了一种多节点协作迭代求精的WSNs加权质心定位算法.该算法采用加权质心估算初始坐标,以请求二跳锚节点的方式增加可用锚节点,由锚节点以多边测距方式估算待定位节点的实际坐标与估算坐标的差值,迭代调整估算坐标,提高定位精度.实验结果表明,与普通加权质心算法相比较,该算法具有更高的定位精度和定位覆盖度.     

基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。     

基于RSSI的WSN二维对数搜索定位算法

定位技术是无线传感器网络(WSN)应用的关键技术之一。针对WSN中的定位问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的二维对数分布式搜索定位算法。采用改进的RSSI测距模型测量节点之间的距离,利用质心定位算法结果作为搜索起点,设计一种基于最小加权距离误差和的目标函数,对于每个节点通过二维对数搜索的方法,搜索具有最小加权距离误差和的点作为定位位置。仿真实验比较了质心定位算法、不带权值的二维对数搜索定位算法、基于RSSI的二维对数搜索定位算法在不同条件下的定位性能,结果表明基于RSSI的二维对数搜索定位算法的定位精度远优于质心定位算法,相比不带权值的二维对数搜索定位算法约提高了0.02R。     

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。     

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WiFi的四边测距修正加权质心定位算法

针对现阶段无线信号传播过程易受周围环境干扰、运动载体定位算法精度低的问题,提出一种基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法.该算法首先运用近高斯拟合算法和卡尔曼滤波剔除RSSI数据中的突变数据和差异较大的数据,选出最优的RSSI值;然后根据无线信号传播路径损耗模型,运用RSSI值对移动终端和AP的距离进行模型计算;最后采用改进加权因子的加权质心定位算法并结合四边测距法对待定位点坐标进行计算.仿真实验表明:基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法相对提高了定位的精度.     

无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

节点定位技术是无线传感器网络（WSNs）的基础技术,具有重要的研究意义。质心算法与基于RSSI的质心算法是目前常用的定位方法,但前者定位误差大,后者对每个信标节点进行加权定位,这在提高精度的同时也增加计算量和干扰因素（如路径衰减因子等）。基于此,提出一种利用距未知节点最近的若干个信标节点的位置修正其他信标节点的位置的近点加权质心算法,以提高初次定位的精度。进而,可以通过改变最近点、次近点、所有点位置之和三者的权值对初次定位进行校正。仿真结果表明了所提算法的有效性。     

无线传感器网络分布式的移动节点定位研究

针对WSN野外二维特定应用环境,提出了一种到主信标节点信号强度差定位算法（SSDLB）与运动预测定位算法（MPL）相结合的基于分布式的高覆盖率移动WSN节点定位算法,解决了在定位过程中未知节点在某定位时刻其邻居信标节点的个数小于3个的定位问题,并且避免了传统RSSI定位算法把信号强度值转化成距离再进行定位所带来的计算误差与计算开销,一定程度上提高了节点定位精度和覆盖率。仿真实验表明：此算法在较低的信标节点密度的条件下,能够达到较高的定位精度和定位覆盖率,与传统的RSSI算法相比定位性能有显著的提高。     

改进的狭长空间中加权质心定位算法

针对目前狭长空间环境中信号多路径效应明显、传感器节点定位精度不足等情况,提出了一种基于信号接收强度(RSSI)的加权质心定位算法.该算法根据狭长带状区域环境特点部署信标节点,通过相邻信标节点的实际距离和信号接收强度,动态获取周围环境的路径衰落指数,提高RSSI测距算法的环境适应能力;根据当前环境改进加权质心算法的加权因子,引入修正因子,进一步提高算法的定位精度.理论分析和仿真结果表明,该算法设计优化,适应于狭长空间环境,宽度分别为3 m、5 m、8 m、10 m,信标节点的个数为10的巷道环境中,其定位计算精度比传统加权质心算法分别提高了22.1%、19.2%、16.1%、16.5%,稳定性分别提高了23.4%、21.5%、18.1%、15.4%.