稀疏无线传感器网络移动节点定位算法

为解决稀疏无线传感器网络的现有MCB移动节点定位算法存在定位精度低和无法定位的节点的数量多的问题,对MCB算法进行了改进,进而提出了一种新的移动节点定位算法MCBP,该算法把已定位的节点作为其它未定位节点的参考点(准信标节点),利用准信标节点的位置信息参与后续定位过程,使更多的节点可以定位,并且提高了定位精度。仿真结果表明,MCBP移动节点定位算法比前人的类似算法的定位误差最大可减少22%,平均减少16%。无法定位的节点的数量最大可减少26%,平均减少12%。     

水下网络移动节点分布式定位算法

随着水下网络系统的发展,水下移动节点的分布式定位技术的研究受到关注。提出了一种自组织、可容忍节点失效与测距误差、计算量和通信开销小的分布式水下节点定位算法,该算法利用自适应加权、循环三角组合测量法提高定位精度。对基于TOA测距的循环三角组合算法的定位精度进行了仿真,分析参考节点数对平均定位误差的影响,并与三边测量法的定位精度进行了比较。仿真结果表明,该算法具有较高的定位精度,对节点失效和测距误差的鲁棒性高,并且降低了水下网络对参考节点的密度要求。     

大规模无线传感器网络分布式无锚节点定位算法

提出了一种低成本的大规模无线传感器节点分布式定位算法--仅需要选出少量参考节点和利用节点自身的无线收发器即可实现整个网络节点的定位的无锚节点定位算法.该算法首先从网络中所有普通节点中按照一定准则选取5个基准节点,以这5个基准节点作为"锚节点",确定一个坐标系;其他未知节点将根据到基准节点的距离计算出自身坐标.未知节点到...     

基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法

针对无线传感器网络的较大测距误差严重影响定位算法精度和鲁棒性的问题,利用节点均匀部署网络的拓扑特征,提出了一种基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法(LFLS算法).该算法通过构建节点测距高估粗差阈值参数和测距低估粗差阈值参数,在对未知节点1跳测距数据集进行粗差识别及剔除等预处理滤波的基础上,使用高斯加权最小二乘定位算法实现节点定位.仿真结果表明,基于局部网络拓扑特征的鲁棒节点定位算法的定位精度明显优于未采用局部网络拓扑特征进行粗差预处理的加权最小二乘定位算法,其中粗差测距直接相关节点的定位精度改进尤为明显.     

蚁群循环定位算法在WSNs节点定位中的应用

针对无线传感网络中测距和定位算法复杂、精度不高的问题,提出了一种基于蚁群算法的循环定位算法。首先,利用接收信号强度指示(RSSI)方法测量距离,并建立信号衰减模型来计算测距公式。然后,利用循环定位算法对8个锚节点进行循环定位,将定位结果的平均值作为盲节点的最佳位置。最后,将该算法与加权质心定位算法和三边测量法进行对比,实验结果表明,循环定位算法的定位精度和稳定性更佳。     

基于时空滤波的无线传感器网络抗差节点定位算法

针对无线传感器网络的最小二乘定位算法抗差性的不足,提出了一种基于时空滤波(STF)的抗差性加权最小二乘(WLS)节点定位算法--STLS.该算法基于空间域滤波的数据一致性检测算法利用相邻节点间必须满足的几何约束关系,采用优化矩阵操作,剔除粗差邻居节点,其计算复杂度为多项式的平方.通过使用具有2步收敛特性的DFP算法,最小化目标代价函数,实现节点的快速定位.实验结果表明,在均匀网格拓扑或各向异性C型网格拓扑下,该算法均可有效识别和剔除测距低估粗差点,其定位精度明显优于未进行空间一致性检测的加权最小二乘定位算法,当网络平均连通度较低时,该优势表现得尤为明显.     

WSN中质心算法的节点定位研究

节点定位技术是无线传感器网络(WSN)中的关键技术之一。通过对质心定位算法的分析,针对其不足将GA的思想来改进质心算法,提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。     

基于无线传感器网络的节点定位研究

无线传感器网络是对信息获取和处理的技术,通过通信技术使大量微小节点组成自组织网络,传感器网络包括数据的采集、传输、融合分析等。许多应用场所需要精确定位,使得无线传感器网络定位技术得到广泛应用和发展。本文通过对几种典型的定位算法研究,分析传感器网络节点定位算法的原理,得出的几种节点定位算法,并进行比较分析。     

无线传感器网络中不良节点的判断与定位

为降低整个无线传感器网络的定位误差,基于图论相关原理和方法,对无线传感器网络中存在的边缘节点和亚孤立节点进行了判断,通过对此类不良节点周围的节点密度、接收锚节点的范围和方向进行分析,给出了不良节点定位误差偏大的理论解释和对其进行修正定位的解决方案,确立了无线传感器网络中边缘节点和亚孤立节点的判断与定位方法.不同场景下定位性能的仿真实验显示,运用这种方法,对规则的网络拓扑,经修正后不良节点的定位精度比修正前一般可以提高17%以上;对不规则的网络拓扑,经修正后的亚孤立节点定位精度比修正前一般可以提高10%以上.     

无线传感器网络节点调度算法

提出一种用于无线传感器网络的正三角形剖分节点调度算法,该算法把网络中各个节点的感知区域剖分成正三角区域。为避免出现网络盲点,在已提出算法的基础上又提出基于邻居节点信息的正三角形剖分节点调度算法。仿真结果表明,基于邻居节点信息的正三角形剖分节点调度算法能达到较好节能的效果,可以在保证覆盖范围的基础上延长网络的生存时间。     

传感器网络移动中继节点部署算法

针对传感器网络节点能量有限性及节点能量消耗不匀性问题,提出一种移动中继节点部署算法。首先假设网络中没有移动中继节点时,对静态节点提出一种最优路由树算法来构建数据传输路径;在此基础上再采用贪婪算法增加移动节点改善网络的拓扑结构提高路由树连通性;接着提出一种高效的分布式迭代算法,使得路由树的拓扑结构收敛于最优位置;最后进行理论分析与仿真实验,结果表明该方法具有一定理论意义与实用价值。     

水声传感器网络移动节点定位技术

针对水声传感器网络的移动节点定位问题,首先研究了基于距离测量值的多边定位方法(Multilateral Localization,ML);然后利用节点运动信息,提出采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)进行跟踪的方法;最后针对水下移动节点的测量值不同步问题,提出了修正扩展卡尔曼滤波(Modified Extend Kalman Filter,MEKF)以改进EKF的精度。仿真分析结果表明,MEKF的定位精度要好于EKF,而EKF和MEKF由于其用到了节点的运动信息,因此其定位精度要远好于ML。     

基于模糊逻辑控制器的WSN移动节点导航算法

为了实现含有移动节点的混合无线传感器网络中的网络覆盖优化,提出了一种点对点的基于模糊逻辑控制器的移动节点导航算法.该算法通过移动节点选择、移动节点向盲区填补坐标径直移动、避让固定节点、避让其他移动节点四个主要步骤,实现移动节点对覆盖盲区的弥补.该算法可以优化网络覆盖,延长网络生命周期,并且在导航过程中兼顾节能与网络负载...     

卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

为了减小无线传感器网络节点定位中节点测距误差和定位算法自身引入误差的积累对定位精度的影响,建立了适用于无线传感器网络的卡尔曼滤波模型.采用渐消自适应卡尔曼滤波对基于距离的初始定位算法进行求精,通过一跳节点间的相互制约,在全局范围对未知节点进行定位;基于卡尔曼滤波模型,对无线传感器网络的分布式算法和集中式算法的计算量进行了研究,得出计算量与节点数目的关系.研究结果表明,卡尔曼滤波能够有效提高节点的定位精度,尤其适用于网络节点密度小、信标节点比例低的情况.     

基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法

在加权质心定位算法和接收信号强度指示测距模型分析的基础上,提出了一种基于自适应迭代搜索的三维质心定位算法。首先计算未知节点的初始搜索步长,然后通过多次迭代、更新搜索点和搜索步长,提高节点的定位精度。该算法能自动调节搜索步长,减少迭代次数,具有一定的自适应能力。仿真分析了不同比例的信标节点、通信半径对定位误差的影响。结果表明,该算法的定位精度和稳定性良好,适用于无线传感器网络的三维定位。     

基于遗传算法的三维无线传感器网络定位新算法

针对三维无线传感器网络节点自身定位问题,提出了一种基于遗传算法的新定位算法。该算法通过分析未知节点与它的无线射程范围内的已知节点之间的通讯约束和距离测量,对未知节点建立数学模型;针对此数学模型利用遗传算法求解,把该解作为未知节点的估计位置。理论分析和试验结果表明,该算法具有很强的健壮性,未知节点的失效和新节点的加入不会影响算法的性能,并且算法定位精度高,条件简单,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于测距的WSN节点自定位技术分析

WSN节点自定位技术就是网络中的普通节点,按照某种定位机制确定自身的地理位置的技术。节点自定位技术是WSN中网络协议和网络应用的基础,因此对WSN起着关键作用。本文首先描述了节点自定位技术的分类,并着重对现有基于测距的自定位技术进行分析,并对未来研究重点进行探讨。     

一种改进混沌粒子群优化的节点定位算法

为提高无线传感器网络节点粒子群优化定位算法的收敛速度与定位精度,将混沌变异引入到算法中,加强算法的局部搜索能力,并通过改进粒子群优化算法中惯性权重的设置,提高定位速度和定位精度。仿真结果表明,该算法性能稳定,具有较快定位速度和较高定位精度,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

WSN多跳稀疏锚节点迭代定位算法

在无线传感器网络中,针对多跳稀疏节点网络导致定位性能较差的问题,文章提出多跳稀疏节点迭代定位算法。首先提取两个信号强度最大的单跳邻居锚节点,通过单跳邻居锚节点将未知节点与多跳锚节点建立数值关系,再对未知节点在单跳和多跳锚节点组成的三角形内进行内点判决,并采用锚节点的翻转点与质心迭代得到位置估计。对迭代算法设置预设精度,当终止迭代时,判定位置估计的性能。当低于预设精度时,对未知节点采用锚节点的翻转点与质心迭代求精以满足预设精度,并使得迭代收敛。数值结果表明稀疏锚节点迭代定位算法相对于相关定位算法提高了定位精度,并降低了算法的计算耗时。     

无线传感器网络节点通信与定位综合信号设计

针对无线传感器网络中依赖于接收信号强度指示(RSSI)的极大似然定位算法易受环境噪声影响的问题,设计传感器节点的通信与定位一体化信号。对锚节点的激励信号设置较小的载波频偏并设计激励信号,将传输的数字序列与距离信息调制到一个信号星座图中,未知节点通过对信号的信息解调可以初步计算未知节点与锚节点间的距离。未知节点将初步的估计距离信息发送给锚节点来调节信号频偏,再次精细距离的测量准确度,最后采用极大似然法直接计算未知节点的位置。该方法是在一体化的通信信号中解调数字序列和距离信息,避免再将信号强度转化为距离的过程。仿真结果表明：节点的通信与定位综合信号可以一定程度上提高定位准确度,在不同的节点数、锚节点数、通信半径和信噪比下定位误差分别为22.44%、21.15%、19.18%和21.79%,可为节点定位提供一个简便的计算方案。