WSNs中基于协作通信的分簇路由算法研究

针对无线传感器网络数据信息传输可靠性,提出一种无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法。该算法主要对分簇、簇间路由和簇内路由三个阶段进行了设计,依据信噪比寻找满足网络数据传输可靠性的最佳路由,实现源节点和目的节点之间的协作通信。仿真结果表明,无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法能够有效地优化网络路径,提高频谱利用率,增强数据信息传输的可靠性。     

基于信息分组的TDOA安全定位算法

将信息分组的方法应用于定位过程中,以方差的无偏估计是否符合误差假设作为定位参照集选取依据,提出一种能抵抗轻量级攻击的AR-TDOA定位算法。将该算法与基于TDOA测距的定位算法和SeRLoc安全定位算法在定位误差、计算开销与稳定性方面进行比较。结果表明,相同攻击强度下三者定位误差大小顺序依次为TDOA〉SeRLoc〉AR-TDOA。虚假锚节点数量越大,基于TDOA测距和SeRLoc的定位误差也越大,而基于AR-TDOA算法的定位误差则能保持在较小程度内。因此在增加少量计算复杂度的情况下,AR-TDOA算法能够改善定位的稳定性。     

一种APIT改进定位算法研究

APIT改进定位算法结合网格扫描方法,未知节点一旦被定位就充当起信标节点的功能,向周围邻居发送自己的估计坐标信息,把已经定位的未知节点与信标节点同等对待。通过MATLAB进行仿真,实验证明,该算法不仅减小了定位误差,并且提高了定位覆盖率,表明APIT改进定位算法有一定优势。     

基于RSSI加权数据融合的TDOA定位算法

为解决基于到达时间差(TDOA)定位算法中的定位模糊、测量时差的精确度对定位精度影响较大等问题,通过对TDOA、基于接收信号强度(RSSI)定位算法进行研究分析,提出利用RSSI加权数据融合修正由TDOA算法获得的多个初始位置估计值,从而获得更优位置估计的TDOA/RSSI定位算法.该算法具有计算量小,能有效降低定位误...     

一种容忍攻击的传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络中定位系统存在脆弱性的问题,提出一种容忍攻击的安全定位算法AtLoc.以方差的无偏估计为安全性检验依据,采用随机方法找出一个最小安全参照集,在此基础上,利用基于最小安全参照集的预测残差为依据逐个检查剩余参照点是否异常,从而提高了定位系统容忍攻击的能力.对AtLoc算法进行了理论分析,并通过模拟实验验证了其容忍攻击的能力.     

无线传感网络基于协作模式节点定位研究

提出了一种新的基于刚性图理论和遗传算法的节点定位算法,以无线传感器网络节点的有效定位为基础,利用刚性图理论形成局部定位协作体,采用遗传算法实现节点位置的估算。该算法的特点是在形成定位协作体阶段利用节点多跳信息实现高定位率,利用节点间的测距信息实现高定位精度和高定位率。仿真实验表明,所提出算法的定位率比仅利用单跳信息时的定位率提高一倍,当测距误差Re=0.05R时,平均绝对定位误差为0.073R;当测距误差Re=0.1R时,平均绝对定位误差为0.14R。     

一种基于单基站的协作定位算法

为抑制蜂窝网中非视距(Non-line-of-sight,NLOS)误差对定位精度的影响,提出了一种利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法。该协作定位算法根据基站测量信号到达时间(Time of Arrival,TOA)和到达角(angle of arrival,AOA)信息,选择距离基站最近的目标终端,利用目标终端与其它终端间的协作信息进行位置修正。仿真结果显示该算法不仅提高了定位系统的整体性能,而且在移动终端距离基站比较远的情况下,定位精度高于传统的TOA/AOA定位算法。     

基于TDOA的一种简化的非视距误差抑制算法

在蜂窝网络无线定位中,NLOS是影响定位精度的一个重要因素.如何更好的抑制NLOS误差是提高定位精度的关键.为此,考虑普遍存在NLOS的情况,即假定NLOS的概率为1,则得到的TDOA测量值均含有NLOS误差.这样根据信道的先验信息和Greenstein模型就可以估计出NLOS误差的均值,从而可以修正TDOA测量值,即重构TDOA测量值.把重构后的TDOA测量数据,应用到LCLS算法就可以完成对移动台的位置估计.仿真结果表明,在普遍存在NLOS的情况下,该算法能有效抑制NLOS误差,取得较精确的估计位置.     

一种基于遗传模拟退火算法和RSSI的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于遗传退火算法和RSSI的无线传感器网络的节点定位算法。首先利用RSSI测距技术收集网络中节点间的通信讯息和距离估计,并优选信标节点;其次通过将定位问题视为一种优化问题,采用遗传退火算法优化未知节点的定位结果。仿真实验结果表明,所提出的定位算法有较高的定位精度。     

一种基于对称参考节点的三维定位方法

针对目前三维空间定位精度不高、算法复杂的问题提出了一种基于对称参考节点的三维定位方法。该方法通过布置具有对称特性的参考节点,利用等比算法,把立体空间的三维计算转换为平面的二维计算,易于编程实现,降低了环境中共模干扰因素带来的误差。仿真结果表明,该方法相较于传统球型三维定位方法以及基于交点质心定位方法,具有算法简单、定位精度高的特点,更适合在低功耗无线传感器网络中应用。     

基于TDOA的手机定位技术

分析了TDOA的数学模型,通过Chan氏算法来实现基于TDOA的手机定位,最终得到可视化的仿真结果。应用组合式的TDOA估计方法进行测距定位,该系统可以解决测距精度、测距量程、测距实时性之间存在的矛盾。使得在进行通信的同时完成高精度的定位任务。     

基于改进型加权质心算法的井下人员定位

节点定位技术可用于井下人员位置的确定,在日常作业监控和人员调度中起到非常重要的作用。采用无线传感网络的通信技术,基于传统加权型质心算法,添加了区域判定的改进型定位算法,设计了井下人员定位系统。为验证算法的有效性,用matlab软件模拟仿真了算法的执行,结果表明能够提高系统的定位精度,可用于复杂工作环境的井下监控系统中。     

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。     

四站三维时差定位模糊分析

针对无源四站三维时差定位系统中利用无迭代求解非线性时差定位方程组进行定位时可能出现的模糊问题,进行了仿真分析,得出不同布站、高度始终在较大的范围内存在定位模糊,简要分析去模糊的方法,并给出高度法去模糊的情况.     

一种NLOS环境下TDOA算法的改进

在蜂窝无线定位的各种算法中,非视距误差已经成为影响定位精度的主要因素。该文在已存在算法的基础上,对到达时间差测量值进行修正,减小了由NLOS误差带来的超量时延,提高了Chan算法计算初始值的准确度,并把该初始值作为Taylor级数展开法的初值进行计算,再把两者的计算结果进行加权。仿真结果表明本算法能进一步提高NLOS环境下的定位精度。     

基于CDMA-TDOA的室内超声波定位系统

针对国内外对室内定位技术中定位精度不高问题,提出一种基于CDMA（Code Division Multiple Access）-TDOA（Time Difference of Arrival）的室内超声波定位系统,并给出实时性差异等缺点,进行了其工作原理和超声波信号的分析。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA技术进行编码,以便在目标节点上能区分各个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA测距算法,最终实现三维定位。采用Matlab/Simulink模块对3个信标的超声波信号进行发射仿真与分析。仿真结果表明,该系统在目标节点上能被接收并识别相对应的超声波信号。     

基于EC-TDOA和ZigBee技术的室内超声波定位系统

目的研究室内定位方法机理,解决室内目标高精度定位的问题．方法设计了一种基于测距的室内定位系统,该系统采用测量射频信号和超声波信号到达时间差的方法测距并引入校正因子减小测距误差,通过极大似然估计定位方法计算目标位置,运用ZigBee制作节点模块组成网络实现对室内目标的定位．结果在测距实验中,EC-TDOA测距结果的误差小于0．02cm,满足测距精度要求．在定位实验中,最大定位误差和平均定位误差分别为4．3cm和1．64cm,而定位误差在2．5cm以内的比例达到90％．定位频率为20Hz,满足实时定位的要求．结论系统在室内环境中实现对超声波信号覆盖范围内移动节点的定位,通过测距校正有效提高定位精度．系统具有较强的容错性和自适应性．     

基于超声波的室内三维定位系统

为满足对室内定位技术和系统应用平台的迫切需求,提出一种基于超声波的室内三维定位系统,阐述了其工作原理并对三边定位算法进行了研究。该系统基于射频和超声波传感器的固有性质,对超声波信号采用CDMA（Code Division Multiple Access）技术进行编码,以便在目标节点上区分每个信标发来的超声波信号,并结合射频信号实现TDOA（Time Difference Of Arrival）测距算法,最终实现三维定位。实验研究表明,以一个信标为原点,另外两个信标分别放置为X轴和Y轴上,建立三维坐标系,能简化三边定位算法,并能实现精度较高的三维定位。     

下一代移动通信系统中的无线协同定位技术

为了解决传统无线定位技术中定位精度不高的问题,针对下一代移动通信系统,提出利用移动台(MS)之间的协同通信对目标MS进行协同定位,并利用非线性最优化理论解决MS协同定位问题,将该问题转化为线性最小二乘问题,最终利用Gauss-Newton算法估计目标MS的位置.仿真结果表明,Gauss-Newton算法在解决协同定位问题时,几乎都能收敛,收敛速度快,平均迭代数为2～3次.当2个或2个以上的参考终端(RT)参与定位,且RT的测距标准差小于50 m时,协同定位均方根误差可控制在100 m内.