基于多移动信标的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法严重依赖拓扑结构的问题,提出一种基于多移动信标和DV-Hop的定位算法MMB-DV-Hop。利用多个移动信标遍历整个DV-Hop定位网络,并且这些信标保持一定的相对位置关系,使用RSSI技术测距并为未知节点提供距离信息以辅助定位,从而有效结合基于测距和基于非测距2种算法的优势。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能减少约10%~15%的归一化平均定位误差,不仅降低对网络拓扑结构的依赖,而且减少了距离估计误差对定位精度的影响,从而提高平均定位精度。     

近邻点联合测距修正粒子群优化定位算法

针对在信标节点随机分布的环境中传统测距差分修正定位算法对参考节点选取过于单一,导致测距修正系数误差较大的问题,提出了一种近邻点联合测距修正粒子群优化的定位算法.它利用一种近邻点联合测距修正算法得到未知节点到各信标节点的修正距离,然后通过一种改进的粒子群优化(pSO)算法对定位结果进行优化,得到未知节点的估计位置.仿真结果表明:改进定位算法与传统算法相比,有效地提高了定位精度和稳定性.     

传感器定位测距过程的改进方法研究与仿真北大核心CSCD

针对在实现传感器定位测距的过程中,由于节点的特征参数与自身损耗功率存在一定的局限性,导致定位不准确的问题。提出采用加权数据融合的传感器定位测距算法,将节点定位模型划分成两部分,路径损耗模型将接近发送端某距离处的平均接收功率当做参考,对另一距离上的平均接收功率进行计算,模型的另一部分指出距离不变时,传感器节点接收的信号能量满足对数正态随机变化。充分利用多测距源提供的冗余信息,通过自适应加权数据融合测距算法,依据先验知识或仿真数据得到所有单一测距算法在不同情况下的加权系数,完成对单一算法测距结果的加权融合。仿真结果表明,改进算法的定位测距准确度高、速度快。     

多功率锚节点辅助的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通信半径之内相邻节点跳距时存在较大误差,提出了一种锚节点辅助的分布式定位算法。此算法不需要任何测距技术支持。它是利用锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息记录。此外还考虑了用全网锚节点来修正单独锚节点的平均每跳距离,用极大似然法计算节点坐标。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,可适合实际定位情况且具有较高的定位精度。     

基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法

DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法,其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响,首先对RSSI测距误差进行修正,再对已有的信标节点间计算距离误差修正值的方法作进一步改进,提出一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。仿真结果表明,相比已有的定位算法,该改进算法不仅能提高节点的定位精度,还能减少网络通信开销及计算复杂度。     

基于移动信标的大规模水下传感器网络节点定位

大规模水下传感器网络覆盖范围广,监测深度大,基于静止信标的定位方法很难获得好的定位性能。提出一种基于移动信标的range-free定位方法,信标在上下移动过程中广播位置信息,节点利用信标信息的变化估计位置范围。移动信标增大了网络覆盖范围,降低了节点间通信距离。实验结果表明,该方法可以获得和多功率发射定位接近的定位精度,但系统代价更低,精度高于一般的range-free定位方法。     

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。     

利用主成分分析解决定位中的复共线问题

DV-Hop定位方法用跳距代替测距,而后利用信标节点进行定位。它具有硬件要求低、计算和通信开销不高且容错性能较好的特性,因而被广泛运用到各个定位系统中。但其定位常常受到信标节点摆放位置和噪声的影响,使得定位结果较差。通过对DV-Hop定位过程的分析,利用机器学习中的主成分分析方法处理信标节点随机摆放所产生的复共线性问题,同时可以消除部分噪声,使得未知节点估计值具有较小的均方差,进而提高定位的精度。仿真实验结果验证该改进后的算法同样具有原先算法优良特性,且定位精确度有所提高。     

信标欠定时的井下人员定位算法

煤矿井下人员定位常采用3个以上信标对目标节点进行定位,这样,同时收不到3个以上信标信号的目标节点就无法采用该方法进行定位。为了对这些目标节点进行有效的定位,结合煤矿环境实际情况,提出了一种信标欠定时的井下人员定位算法。首先,利用信标节点实际位置获得的定位区域内距离误差的权值对目标节点的测距误差修正,提高定位区域内目标节点的距离测量精度。然后利用可参与定位的信标精确位置和目标节点测量的经修正后的距离量,通过坐标的平移、旋转等转换,实现目标节点的定位。仿真结果表明:该算法能够有效地提高信标欠定时目标节点的定位精度,弥补了现有基于三信标及其以上情况下目标节点定位应用中的不足。     

无线传感器网络环境自适应定位算法研究

节点自身定位是无线传感器网络应用的关键技术之一;针对基于接收信号强度指示(RSSI)的加权质心定位算法,研究了实际环境中节点的接收信号强度指示(RSSI)特性,考虑到RSSI测距模型中信号衰减因子等参数对测距精度的影响,根据信标节点闻距离和接收信号功率的关系利用最小二乘法在线拟合环境测距参数,从而获得适用的信号衰减模理进行测距,将估算的距离转换为权值,再结合质心算法实现定位;MATLAB仿真结果显示,文中算法比加权质心算法具有更好的环境自适应性和鲁棒性.     

基于声誉机制的传感器网络节点安全定位算法

针对传感器网络中的节点安全定位问题,提出一种基于声誉机制的安全定位算法。算法引入信标节点的相互监督机制,使用Beta分布来表示更新和整合信标节点的声誉值,通过簇头节点来收集并判断哪些信标节点是信誉值高的可信节点,并应用声誉模型来排除提供错误定位信息的恶意信标节点,提高了恶意信标节点的检测率,减少了定位误差,提高了定位系统的鲁棒性;通过仿真实验详细分析了定位算法的有效性和鲁棒性,所提算法适用于分布式传感器网络节点实现自身定位,且在定位精确性和安全性方面都有很大提升。     

基于移动信标的无线传感器网络节点定位技术综述

无线传感器网络已在许多领域有着广泛的应用,网络中的节点定位是为诸多应用提供了基本信息,基于移动信标的无线传感器网络节点定位是重要的研究领域之一。介绍了基于移动信标的无线传感器网络节点定位的基本原理和评价标准,对该技术的未来进行了展望。     

基于粒子群优化的改进加权质心定位算法

针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。     

WSN定位算法APIT的改进型设计

APIT算法是WSN中应用广泛的一种定位算法,在定位中要求有较高的信标节点密度和网络连通度,而现实中未知节点的分布是随机分布的.为了提高定位精度,针对传统 APIT 定位算法在节点分布不均匀和信标节点较少时定位误差较大的问题,对原算法进行改进.仿真结果表明,改进后的 APIT算法定位精度和网络覆盖率相比于原算法都有明显的提高.     

Four-mobile-beacon assisted localization in three-dimensional wireless sensor networks

Localization is one of key technologies of wireless sensor networks, and the mobile beacon assisted localization method is promising. For the three-dimensional sensor networks, this paper proposes a four-mobile-beacon assisted weighted centroid localization method. The four beacons form a regular tetrahedron while traversing the region and broadcast packets including their positions simultaneously. The ordinary sensor nodes estimate their locations using weighted centroid method. It also presents Layered-Scan trajectory of mobile beacons which consists of several parallel layers of Scan. This method can localize all the sensor nodes with appropriate parameters. Two sets of simulations are performed using Matlab to compare this method with other methods and evaluate tradeoffs between localization performance and different parameters. Simulation results show that the proposed method outperforms weighted centroid and multilateration methods using single mobile beacon.     

传感器网络节点间距离估计方法

传感器节点间距离的估计是传感器网络节点定位方法的基础.已有的各种定位以及距离估计方法对传感器网络的部署以及测量特性提出了各种苛刻的要求,而这些要求在实际的应用环境中无法得到满足,因此造成了已有方法难以实现和应用.提出了对传感器网络中节点间路径的弯曲程度进行描述的方法.利用该方法,可以获取对路径弯曲具有较大影响的节点,即拐点,根据这些节点完成对测量距离的修正.在此基础上,根据对不同路径弯曲程度相似性的比较,可以完成对传感器网络中各个节点到达信标节点测量距离的修正.仿真结果表明,特别是在节点分布不均匀的情况下,该方法优于PDM和DV-Distance方法.     

缩小采样区域的蒙特卡罗移动节点定位算法

针对无线传感器网络中移动节点定位问题,提出一种适用于未知节点移动而信标节点固定的改进蒙特卡罗定位算法,充分利用信标节点与未知节点间的测距误差来缩小采样区域,提高采样效率。仿真结果表明,改进算法在信标节点密度、连通度和节点最大运动速度等不同情况下均能提高定位精度,减少采样次数和计算量,延长网络的生存周期。     

煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法

现有煤矿无线传感器网络节点定位存在定位精度差、功耗高等问题,提出一种基于信标节点规则部署的煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法,根据井下巷道特征成对部署信标节点,在定位估算时先将信标节点投影到与未知节点同一高度的水平面,再利用三边测量法进行平面定位,然后结合未知节点与信标节点的高度差即可实现三维定位。理论分析和仿真结果表明,该算法具有计算量小、通信量小、定位精度较高以及稳定性较好等特点。     

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TDOF的分布式激光定位系统设计与实现

依据无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)定位系统的理念,设计并实现了一套基于一组905 nm的窄带宽红外脉冲激光的高精度,高频率的室内定位系统.该系统利用到达分布式激光脉冲接收器的飞行时间差TDOF(Time Difference Of Flight)进行定位,激光接收模块作为信标节点采集来自同步节点和定位节点先后发出的激光脉冲,并通过串口方式发送TDOF信号到中心控制主机,中心控制主机通过TDOF信号与各信标节点的空间坐标进行定位计算,定位解算方法基于高斯牛顿迭代法(Gauss-Newton iterative algorithm)和最小二乘法(Least square method).实验结果表明,该系统的平均定位误差可优化到±6.5 mm内,并且可以通过更多有效数据,进一步提高定位精度.