基于最大似然估计的加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示（received signal strength indication,RSSI）测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法．首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正．仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位．     

煤矿井下节点合作加权质心定位算法

针对煤矿井下长距离巷道内人员定位信号存在衰减大、定位精度低的问题,提出了一种节点合作加权质心定位算法。该算法在ZigBee通信环境下,通过参数寻优思想在长距离巷道内人员定位时选择近距离虚拟参考节点(已定位的未知节点)与参考节点合作使用,利用改进的小区域三角形加权质心定位算法对未知节点进行初始定位,然后通过坐标修正确定未知节点的位置。仿真与实验结果表明,利用参考节点与虚拟参考节点合作定位,减少了远距离参考节点的使用,可以解决因距离远导致的信号衰减大的问题,提高了井下人员定位的精度;该算法的平均定位误差为1.5 m,可满足煤矿井下长距离巷道内人员定位精度的要求。     

基于指纹量化的改进加权质心定位算法

针对室内人员定位信号存在干扰大、定位精度低的问题,提出一种基于指纹量化的改进加权质心定位算法。该算法在ZigBee通信环境下采集实际测量值建立指纹数据库,在量化域内根据未知节点接收到的RSSI值进行量化,获得量化距离及量化RSSI值,将量化距离以及产生的量化误差作为权值参数,进一步利用改进的交集三角形加权质心算法对未知节点进行定位。实验结果表明,该算法可以有效避免因信号衰减严重而造成的理论误差问题,提高了定位精度。     

基于四面体模型的三维加权质心定位算法

针对三维空间中未知节点的定位问题,提出基于四面体模型的三维加权质心定位算法。利用锚节点组成四面体,依据未知节点与锚节点间的距离大小,采取加权求和定位未知节点,利用接收信号强度指示器的数据信息对加权系数进行修正。仿真结果表明,该算法的定位精度较高。     

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.     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法

为提高煤矿井下无线传感器网络节点定位精度,提出了一种自适应煤矿井下工况环境的加权质心节点定位算法;在信标节点双链式部署结构的基础上,首先利用未知节点周围RSSI信号强度最大的信标节点之间的位置信息和信标节点的平均RSSI值自适应地估计环境参数,再应用无线信号强度衰减模型计算未知节点到信标节点的距离,最后采用加权质心定位算法的平均值确定最终的节点位置坐标;仿真实验结果表明,所提出方法的平均定位误差为0.94m,有效降低了环境因素及RSSI的随机性对定位精度的影响,可用于煤矿井下无线传感器网络节点实时定位系统中。     

基于RSSI的自适应权重定位算法

在室内环境中,由于存在多径、反射的影响,采用传统的静态权重质心定位(SWCL)方法无法得到准确的定位精度.针对这一问题,提出了一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)的动态自适应静态权重质心定位(RSSI—DA—SWCL)算法.对RSSI测距算法优化,消除不同发射功率和其它突发干扰对测距的影响;利用锚节点和未知节点距离等信息,让锚节点自适应地获得最优的权重系数,从而提高定位精度;将RSSI—DA—SWCL算法在ZigBee平台中实现,并通过Maltab仿真和实测实验对算法进行验证.结果表明:和传统的定位算法相比,提出算法具有更优的定位精度.     

无线传感器网络中基于RSSI算法的优化

研究表现煤矿井下巷道狭长、信号多径效应明显、通信条件差,井下无线传感器节点定位对环境敏感,导致节点定位误差较大.基于传统的RSSI算法基础上,提出一种给出衰减校正因子的三边加权质心定位算法.算法通过对RSSI衰减测量值补偿校正,近似接近节点间实际真实值;取任意的三点的校正距离算出未知节点的估计值后,求估计值的加权质心坐标为节点估计坐标.仿真结果表明,在相同的实验环境下,该改进的算法比传统的RSSI算法有更小的定位误差,提高算法对环境的适应性和定位精度,为井下无线传感器网络节点定位提供了依据.     

一种基于RSSI的加权质心算法的改进算法

在无线传感器网络中,节点的准确定位是具体应用的前提和基础。提出一种基于R S S I的加权质心算法的改进算法,并利用未知节点接收到的来自各个不同锚节点的R S S I值为依据计算加权权值,算法实现更加容易、简单。仿真结果验证了算法的有效性,比传统的质心定位算法的定位精度有较大提高。     

基于跳数区域划分的DV-Hop改进算法

DV-Hop节点定位算法使用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间的距离,而平均每跳跳距的估算精确度与网络的拓扑结构、节点密度、节点通信半径等参数都有关系。针对DV-Hop算法过程存在的不足,为减少定位误差,本文提出了一种基于跳数区域划分的DV-Hop改进算法,引入了RSSI测距技术和限跳机制,优化参与定位的信标节点组合,采用多次三边测量法,最后用质心法确定未知节点坐标。MATLAB仿真测试表明,在相同的检测环境下,改进后的算法与其他改进算法相比,能更有效地降低定位误差,提高定位精度。     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

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。     

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%.