无线传感网络节点定位算法综述

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。文章介绍了无线传感器节点定位的原理、节点定位算法的评估标准,讨论了现有的节点定位算法的分类．对无线传感器网络距离相关和距离无关两大类的算法进行了分析对比,并对未来节点定位算法的发展进行了展望。     

无线传感器网络节点定位算法的研究综述

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络（WSN）可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而节点定位是大多数无线传感器网络应用的基础。介绍了无线传感器网络节点定位的概念和原理、节点定位计算的一般过程,讨论了现有的传感器网络节点定位算法的分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法的原理和特点,简要介绍了节点定位算法的最新发展。在对现有算法进行了分析比较的基础上,通过归纳和总结,提出了基于移动锚节点的定位算法将成为以后研究热点的看法。     

塔式起重机监控中无线复合传感器的设计

利用ZigBee无线技术和数据级融合算法设计了一种复合传感器,以监控塔式起重机的吊钩/吊臂运动的方向和速度.通过分析和试验表明,该复合传感器可靠性高,易实现编程,安装使用更方便,功耗低,满足了塔式起重机监控系统的要求.同时,解决了吊钩/吊臂的运行状态实时采集和布线难的问题,对塔式起重机的安全运行和准确吊装有重要的工程实际意义.     

无线传感器网络质心和DV-Hop混合定位算法研究

无线传感器网络(wireless sensor networks)作为一种重要的信息获取和处理技术,可以在广泛的领域内实现目标监测、信息采集和目标追踪等任务,节点定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一.而传统的定位算法具有定位误差大或定位率低的缺点.在对质心定位算法和DV-Hop定位算法的原理进行深入分析的基础上,提出...     

基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化

无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DVHop定位算法。遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群。二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率。仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度。     

核用智能桥式起重机实时纠偏控制策略

桥式起重机大车、小车在行走时易发生啃轨现象,轻则损坏轨道,降低使用寿命;重则出现大车、小车卡死。核用智能桥式起重机实现核废料全自动化转运,研究实时纠偏策略,即大车或小车两侧的轨道行走机构的同步运行算法,避免啃轨现象的发生,对于系统的稳定性、安全性和无人值守具有重大意义。以桥式起重机的大车为例,提出一种起重机实时纠偏的控制策略和算法,实现起重机高精度定位。该策略通过伺服电机的位置模式,以大车两侧轨道边上的WCS编码尺的位置作为反馈,研究基于PLC的自适应控制的PID参数调节。通过现场试验证明算法满足现场无人值守的可靠性要求。     

基于多基站IMMKF-DOA辅助车辆协同定位算法研究

针对传统卡尔曼滤波算法在进行车辆实时运动过程中难以精准定位问题,提出一种基于运动状态自适应的交互多模型卡尔曼滤波(Interacting multiple model Kalman filter,IMMKF)与多基站到达方向(Direction-of-arrival,DOA)相融合进行车辆位置实时估计算法。基于无偏估计器对测量噪声协方差进行实时更新并将其嵌入标准卡尔曼滤波算法中实现自适应交互多模型卡尔曼滤波。针对车辆不同运动状态及动态行驶环境对车辆定位估计精度的影响,构建自适应交互多模型卡尔曼滤波器与多基站信息融合算法进行车辆位置实时估计,考虑不同车速与不同基站数等行驶工况下车辆定位精度的变化趋势,实现车辆实时位置的准确估计。利用PreScan-Simulink联合仿真平台进行虚拟仿真验证和实车试验验证。结果表明,基于交互多模型卡尔曼滤波与到达方向角的融合算法相对标准的卡尔曼滤波估计精度高,较好地改善了传统单一模型的卡尔曼滤波算法在进行车辆实时运动状态估计过程中精准定位问题,实车试验验证了提出算法对车辆定位精度较传统卡尔曼滤波算法的精度提高了一个数量级,实现了更精确的车辆位置估计。     

基于蜂窝网络区域划分的节点定位算法

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起来,完成未知节点定位.利用MATLAB7.0仿真环境进行了算法仿真试验并分析了试验结果.对于单元蜂窝网络和簇蜂窝网络,在锚节点密度相同的情况下,定位误差为20％左右,且定位精度的变化趋于稳定,因此,算法更适合大规模网络节点定位.     

基于AFSA优化的龙门起重机防摆PID控制器

为减小龙门起重机运行过程中负载的摆角,在MATLAB/Simulink软件中建立PID控制模型,利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化模型参数,通过仿真分析,该模型显著减小了龙门起重机负载摆角,实现了龙门起重机快速精准定位,鲁棒性好。结果表明人工鱼群算法与PID控制器结合的方法具有可行性和有效性。     

比例差分修正的RSSI测距WSN节点定位研究

在无线传感器网络中节点定位技术占据着核心地位。基于传统RSSI的多边定位算法,提出了差分修正的井下无线传感器网络RSSI节点定位算法,通过不同锚节点之间的相互关系得到比例差分系数,将其应用在测量节点定位。目标未知节点首先读取在信标节点信息,利用卡尔曼滤波法除去信号中的噪声,获得更加精确的距离值,通过锚节点构建差分模型,利用比例差分的方法对RSSI测距进行修正,并对改进算法进行了仿真实验。结果表明,比例差分系数修正的RSSI测距定位算法的定位精度要远远高于传统RSSI测距定位算法,能够为井下的节点定位提供理论依据。     

基于波束形成的均匀方阵虚拟基元定位方法

针对传统四基元超短基线定位(USBL)系统接收信号受噪声干扰严重,定位结果可能存在相位模糊,且可靠性低的问题,提出了一种基于平面阵列波束形成的虚拟基元定位方法,将均匀方阵对称分割为4个子阵,通过子阵波束形成分别投影成虚拟基元,构成四基元十字阵;之后进行四基元十字阵波达方向(DOA)估计计算来波方向;得到的结果和之前结果...     

基于Ad-Hoc传感器网络的室内定位系统

提出一种基于ad-hoc测量网络的定位方法,通过采用先进的无线通信技术,构建一种低成本、自动化的室内定位系统。分析该系统的体系结构,对网络定位方法进行研究,提出适合该测量网络的定位算法。仿真结果表明该定位系统的位置偏差在误差允许范围之内。     

一种面向小型无线传感器网络同步算法

在分析无线网络同步问题的基础上,针对小规模无线传感器网络的应用特点,结合已有的RBS算法,提出了一种分布式网络模型下的时钟同步算法,并设计实验平台,通过实验验证了其可行性和有效性。该算法适用于数据采集和定位系统。     

基于载波相位差的室内定位系统研究

为提高室内定位精度,研究并实现了一种基于载波相位差的室内定位系统,利用双天线结构的传感器节点测量信号源载波相位差值,借助无线传感网络实现了分布式传感器节点的相位差值汇总.阐述了载波相位差定位的基本原理,通过基于泰勒级数展开的最小二乘迭代算法完成定位过程中双曲线方程的求解,得到目标位置,并对系统各节点进行了设计.仿真与实...     

基于PDR和RSSI的室内定位算法研究

构建了基于无线传感网络的行人航迹推算(PDR)系统,通过RSSI定位为其提供绝对定位信息。在RSSI定位中,提出基于PDR方位信息的自适应Flip-Flop RSSI信息预处理机制和RSSI指纹信息融合动态路径衰减指数的定位算法,以改善RSSI定位算法的抗噪声干扰能力。在多信息融合粒子滤波环节中,针对传统算法中滤波精度与滤波实时性很难同时得到改善的问题,提出基于PDR信息与RSSI定位信息的动态区间粒子滤波算法,通过PDR方位信息自适应控制区间衍生粒子数量以提高滤波实时性,并将建筑地图信息、RSSI定位信息及其可信度因子融入粒子权值计算中以提高定位精度。经实验验证,提出的算法在RSSI定位抗噪声能力方面,以及融合定位精度和滤波实时性方面都取得了良好的效果,与传统算法相比最大定位误差由3.16 m降低到1.81 m,滤波时间也由7.21 s降至7.01 s。     

基于无线网络的室内移动机器人定位方法研究

基于超声波测距原理,研究开发了一种以nRF24L01无线通信芯片为核心的移动机器人(mobile robot,MR)室内无线网络定位系统。定位系统由阵列式分布的超声波接收器和控制器、一台计算机、一个主控制器组成。使用STC12C5616AD单片机作为核心控制芯片,主控制器接收来自无线网络节点的数据,通过串口将数据发送到上位机进行数据采集和处理,再通过无线模块将此发送给车载系统以控制移动机器人运动。实现了上位机与室内定位系统及移动机器人之间的无线通信,以及移动机器人的实时定位。实验结果证明:该定位系统具有结构简单、成本低、抗各种干扰能力强的优点;定位误差不积累,精度较高,能满足工业用室内移动机器人定位精度的要求。     

基于RSSI测距的老人监护系统定位方案

为满足养老院老人监护系统成本低、响应快速等要求,将无线传感器网络(WSN)技术应用到老人监护系统中,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)测距的无线定位方案。对养老院具体环境和定位要求进行了分析,以Micaz节点构建了系统平台,并结合RSSI测距的特点,提出了在不同环境下的锚节点部署方案;设计了适应性强的区域三边定位算法,以实时监测老人的位置信息,当老人身体出现异常时,能快速确定老人位置,确保老人的人身安全;最后,通过实验验证了该定位算法的正确性。研究结果表明,基于RSSI测距的老人监护系统定位方案能够较好地完成定位功能,帮助医护人员及时准确地到达出事地点,加快救援速度。     

采用线性加减速伺服系统的快速准确定位方法

定位精度与定位时间是CNC系统中十分重要的性能参数,加减速算法特别是减速算法对它们有着十分重要的影响。详细地分析了传统减速算法定位时间长的原因,在此基础上提出了改进算法,并进行了仿真和试验,结果表明在保证相同定位精度条件下采用该方法可大大缩短定位时间和提高机床加工效率。     

无线传感器网络节点周期性休眠时间同步研究

为了实现无线传感器网络节点的有效时间同步,采用了OMNeT＋＋仿真工具,并改进了TPSN算法,提出了一种无线传感器网络节点周期性休眠时间同步算法。算法分为发现及收集子节点信息和节点同步两个阶段,实现了对无线传感器网络节点的实时精确时间同步。仿真结果表明,该时间同步算法能实现对网络节点十分准确的同步。