基于测距修正和蝙蝠优化的改进DV-Hop定位算法

本文对DV-Hop算法定位误差大的问题进行研究。针对DV-Hop算法在求解平均跳距和未知节点位置两个阶段的缺陷，提出一种基于测距修正和蝙蝠优化的改进DV-Hop定位算法。首先，采用最小均方误差准则求解锚节点间的平均跳距，并添加校正因子减小测距误差；其次，利用混沌映射策略初始化种群并设置阈值M控制映射的次数，采用速度加权策略控制搜索的步长，增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力；最后，使用改进蝙蝠算法确定未知节点的位置。仿真结果表明，提出的定位算法具有更高的定位精度，相比DV-Hop算法、BADV-Hop算法、PSODV-Hop算法分别提升了32.35%、18.80%、8.16%。     

无线传感器网络中节点的自身定位算法分析

无线传感器网络中节点的自身定位是其大多数应用的基础,文章利用网络中存在的冗余信息,针对客观存在的不良节点,对现有分布式无需测距技术的Amorphous定位算法进行改进,以提高整个网络的平均定位精度。仿真结果表明,改进后的算法有效地降低了节点位置的平均估计误差。该算法无需任何附加的硬件支持和良好的拓展性,对实际的应用具有积极的意义。     

无线传感器网络定位技术综述

首先介绍无线传感器网络定位技术的相关术语、评价标准等基本概念及定位算法的分类方法;重点从基于测距和非测距两个方面介绍无线传感器网络的主要定位方法,并研究和分析若干新型无线传感器网络定位方法,主要包括基于移动锚节点的定位算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、供能及安全隐私等方面出发总结当前无线传感器网络定位技术存在问题并给出可行的解决方案后,展望未来的研究前景与应用发展趋势。     

一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

无线传感网络定位算法研究

本文介绍了无线传感网分布式定位技术的发展情况、基本原理和目前几种主流的算法。针对其中基于距离矢量的三种算法作了详细的介绍而且对基于节点间实测距离的定位算法进行了改进。最后仿真分析DV_Distance改进后的算法并验证了其良好的性能。     

基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络定位精度，应用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)-蒙特卡罗锚盒(Monte Carlo anchor box, MCB)算法对无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)系统中移动节点进行定位建模，分析了移动速度、锚节点密度和样本数对定位精度的影响。研究结果表明：FOA优化MCB算法具有比MCB算法更优的定位精度，当节点移动速度变大后可以获得更小的定位误差，在10 m/s的速度下获得了最低误差值情况下锚节点数量和移动节点定位误差之间的变化曲线；当锚节点较少时，MCB与FOA优化MCB形成了较大的定位误差；随样本数增大，定位误差逐渐减小，在样本数达到150时获得一个稳定的定位误差。研究对无线传感器网络定位精度具有很好的应用价值，易于实现推广。     

一种基于ROAN的无线传感器网络定位方法

节点定位是无线传感器网络的一项关键技术,为了提高精确度和避免使用对参数要求苛刻的传统算法,提出了一种新思路：基于ROAN（Ratio of Arrival Numbers,信号到达个数比）法。该法将原本需测节点间实际距离的难题,通过统计信号到达的数目,转化为计算距离比的模型,进而采用迭代法求解出位置信息。经过数学建模分...     

基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法

针对现有水下无线传感器网络定位算法定位精度不足且无法适应水下多变的网络拓扑的问题，提出一种基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法。首先通过RSSI测距定位和DV-Hop算法获取未知节点的大致分布情况，其次以未知节点定位覆盖率作为目标函数，采用经过自适应惯性权重和柯西-t扰动策略优化的改进秃鹰搜索算法迭代求解信标节点移动的最优位置，最后信标节点移动到最优位置再对未知节点进行重新定位。仿真结果表明,与对比算法相比，移动信标节点定位算法能有效提高未知节点定位精度，在网络拓扑变化时也能保持较高的定位精度且定位效果稳定。     

基于序列加权的无线传感器网络定位算法

针对阶次序列定位算法的复杂度高和定位精度低的问题,提出了一种新的无线传感器网络阶次序列加权定位算法,给出了该算法的基本原理与实现方法。该算法首先采用Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形的点、面的重心及其和边界交汇点作为虚拟信标节点,然后建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。最终,该算法计算未知节点序列与构建的最优序列表中各序列的Kendall阶次相关系数,通过对系数的归一化处理实现未知节点位置的加权估计。仿真结果表明,新算法在降低算法复杂度的同时降低了边缘节点定位误差,定位精度也有所改善。     

基于蜣螂算法优化的 DV-Hop 定位算法

针对无线传感器网络中传统DV-Hop(distance vector-hop)算法定位误差大的问题,提出了一种基于蜣螂算法优化的DV-Hop定位算法。首先使用双通信半径的方式细化节点间跳数,并使用最小均方误差准则计算锚节点的平均跳距,将改进后的平均跳距的平均值当做每个未知节点的平均跳距,最后引入权重因子优化适应度函数,使用蜣螂优化算法代替三边测量法进行坐标计算。仿真结果表明,所提算法比经典DV-Hop算法平均定位误差提升了55.69%、59.61%和67.59%,误差方差提升了52.41%、45.58%和36.87%,具有良好的定位精度和较好的稳定性。     

基于信标优化选择的无线传感网络定位方法研究

本文研究了无线电波的传输特性,建立起传感器节点的定位模型,在该模型的基础上推导了二维平面的节点定位公式。现存的定位算法,都是假设信标节点不存在位置误差,这和实际情况不符。文中提出定位偏差参数的概念,以此作为信标节点选择的依据,设计出信标优化选择定位算法（OBS）,OBS通过减小定位过程中的误差传递来提高定位精度。试验和仿真数据表明,通过合理选择权值,本方法可以达到较高定位精度,相对于最大似然法和质心算法,本方法定位效果更好。     

基于无线传感器网络的机电设备复合故障定位方法

为实现更加迅速、误差更小、覆盖率更高的机电设备复合故障定位,引入无线传感器技术,优化设计机电设备复合故障定位方法.设计无线传感器数据采集网络,无线传感器数据采集网络由协调器节点、路由节点、电流传感器节点等构成,基于无线传感器网络完成机电设备复合故障数据采集.在此基础上,将采集的复合故障数据借助相模变换、小波能量熵进行预...     

采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法

由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。     

基于ZigBee无线传感器网络的变电站人员定位的改进算法研究

为了对在数字化变电站中的人员进行精确、低成本的定位,将ZigBee无线传感器网络引入到变电站,并对其目前用于变电站中人员定位的直接测距算法进行了改进,提出了模糊推理算法。该算法将每个参考节点接收的信号强度和参考节点间的相对距离作为输入,经模糊化、模糊推理、去模糊化后得到每个参考节点接收信号强度的可信度,然后取三个可信度高的参考节点进行三边定位计算。仿真结果表明,所提出的算法可在使用较少节点且不添加任何硬件的条件下明显提高变电站中人员的定位精度。     

基于测距修正和蜜獾优化的改进DV_Hop定位算法

针对传统DV_Hop算法在无线传感器网络中定位精度不足的问题,提出一种基于测距修正和蜜獾优化的改进DV_Hop定位算法。首先,通过多通信半径细化节点间最小跳数;其次,利用最小均方差准则与修正因子减少跳距误差;最后引入全局寻优性能优异的改进蜜獾算法代替最小二乘法计算未知节点坐标,进一步降低计算误差。经网络仿真验证,在不同条件下,优化算法较传统DV_Hop算法和改进算法（PDDV_Hop）定位误差平均下降16.62%、3.92%,能够有效地提高定位精度,且优化算法定位精度受锚节点数量影响较小,可在保证定位精度的前提下降低锚节点部署成本。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术研究

无线传感器网络节点定位技术是无线传感器网络应用研究的基础。采用传统的无线信号传输损耗模型的RSSI定位方法的精度不能够满足许多用途。为了提高定位精度,提出了一种分段线性拟合传输损耗模型,比较表明在复杂的环境下该模型对实际传播损耗曲线的逼近效果更好。文中利用该模型对节点进行RSSI定位,并且对该模型的定位效果进行了仿真,结果显示其较之传统模型可以明显提高在复杂环境下的定位精度。     

基于改进蝙蝠算法的电力无线专网室内覆盖优化策略研究

随着电力无线专网建设的不断深入,深度覆盖问题日益凸显。基站位置及数量的合理规划可满足大部分室外环境的信号覆盖,但仍有部分终端深处室内,需辅以适当的深度覆盖系统及优化策略。为了获得室内全覆盖、低成本、低辐射的无线网络,利用异构微蜂窝系统完成室内数据采集并上传基站,提出基于改进蝙蝠算法的深度覆盖优化策略。针对蝙蝠算法中个体缺乏交互、收敛速度与精度制约等问题,引入遗传算法对原有算法进行改进,以加强个体间的交互能力,利用信息交叉变异提高算法的搜索速度。仿真结果表明,该算法可有效优化多目标的室内无线网络规划。     

基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法.首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小.     

基于无线传感器网络的变电站设备温度监测系统设计

将无线传感器网络技术应用于变电站监测系统,采用高性能、低功耗的MSP430F149作为主微处理器芯片,构建了一种由多个传感器节点、中心节点和监测计算机组成的变电站设备温度监测系统。通过传感器技术、微处理器技术和无线通信技术的融合,实现温度数据的采集、融合和传输,保障变电站设备的安全运行。     

基于LEACH的无线传感器网络簇首选取改进算法

针对无线传感器网络(WSNs)LEACH路由协议中簇首选取不合理和能耗过高等问题,提出了一种基于LEACH的簇首选取改进算法LEACH-M。通过利用ZigBee协议中的分布式地址分配策略,首先计算出各节点的网络地址,然后结合其剩余电能来优化簇首选取阈值。此外,通过在LEACH-M中加入簇首竞争轮换机制,一方面均衡了WSNs的能耗负载,另一方面避免了簇首提前死亡而导致的路由瘫痪。NS-2.35仿真实验表明,在100 m×100 m的小面积监测和300 m×300 m的大面积监测中,所提出的算法最多能够延长33%的网络寿命,降低46%的网络能耗,增加68%的基站数据接收量。