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.     

基于粒子群优化的改进加权质心定位算法

针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。     

无线传感器网络加权质心定位算法研究

针对距离权重的改进质心定位精度受所选反演模型影响,并且正确距离反演模型不容易确定的问题,提出了采用接收信号强度的改进质心定位算法,可将接收信号强度(RSS)作为质心定位算法的权重,直接将权重代入到质心定位算法从而估算出未知节点坐标,取消了距离反演过程,避免了反演误差的引入,提高了算法的定位精度、鲁棒性和实用性,同时还降低了计算复杂度.通过MATLAB平台进行仿真分析得出,改进算法定位性能优于距离权重的改进质心定位算法,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。     

无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于接收信号强度(RSSI)的改进加权质心定位算法。该算法首先采用高斯理论模型过滤RSSI值,再运用校正RSSI测距技术测量节点之间的距离,并优选信标节点,最后用改进加权质心算法进行定位。实验结果表明:改进后的算法相比于传统的质心定位算法,能够实现更好的定位效果。该算法充分利用了RSSI数据,避免了信息的淹没,能够较好地满足低功耗与低成本的要求。     

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。     

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。     

基于加权质心定位算法的物流配送方案研究

针对RSSI定位算法中部分参与定位的锚节点与待定位节点之间链路质量较差而引起的定位性能较低的问题.提出了一种基于PRR的锚节点选择策略,通过设置PRR值来筛选锚节点以提高RSSI定位算法性能,从而提高物流配送中对配送物品所在位置的定位精度和配送路径的选择,优化配送路径.仿真结果表明,算法提高了可定位节点比例和定位精度.     

一种基于优化RSSI精度的加权质心定位算法

针对无线传感器网络中传感器节点接收信号强度的误差影响,在利用信号强度的比值作为加权因子的基础上提出一种基于优化信号强度、精度的加权质心定位算法。首先对信号强度(RSSI)值进行了修正:为每个RSSI值求得一个加权系数,用加权后的信号强度值进行运算;然后用修正后的信号强度的比值的倒数之和作为此算法的权重因子。实验结果表明,算法的定位准确度比传统质心算法提高了61.5%~87.3%,比RR-WCL算法提高了32.7%~46.4%。     

无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法

针对当前无线传感器网络质心定位算法在参考节点分布不均匀时定位误差较大,提出了一种基于RSSI加权融合的质心定位算法.通过将离未知节点距离由近到远的每三个参考节点组成三角形定位单元,运用传统质心算法产生质心,这样确保了质心的有效性.分析了影响定位精度的因素,通过加权因子来体现不同参考节点对质心坐标决定权的大小,并确定了各因素的权值.最后进行加权融合处理,使得整个定位精度得到了很大的提高.仿真结果表明,所提算法较之前的加权质心算法定位精度有了明显提高,最高可达38.41％.     

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．     

基于WiFi的四边测距修正加权质心定位算法

针对现阶段无线信号传播过程易受周围环境干扰、运动载体定位算法精度低的问题,提出一种基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法.该算法首先运用近高斯拟合算法和卡尔曼滤波剔除RSSI数据中的突变数据和差异较大的数据,选出最优的RSSI值;然后根据无线信号传播路径损耗模型,运用RSSI值对移动终端和AP的距离进行模型计算;最后采用改进加权因子的加权质心定位算法并结合四边测距法对待定位点坐标进行计算.仿真实验表明:基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法相对提高了定位的精度.     

基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法优化

为了提高无线传感器网络定位精度的准确性, 对质心定位算法进行优化. 在测距阶段, 采用均值滤波和中值滤波相结合的方式对RSSI值进行预处理; 在定位阶段, 使用距离倒数的指数幂对质心加权; 同时引入迭代的思想, 解决了定位中锚节点密度不高的情况下, 节点无法定位的问题. 实验结果表明, 本文改进的算法与质心定位算法和距离加权的质心定位算法相比, 能够有效地提高无线传感器网络的定位精度.     

RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法

三维定位是无线传感器网络的重要技术之一.提出了一种RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法.由于现实环境往往很复杂,存在锚节点组成的四面体不包含未知节点的情况,因此筛选优质的RSSI值,并将其转换为未知节点与锚节点的距离,进而计算和比较四面体体积来进行排除;对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,并且对不满足条件的情况运用RSSI均值加权质心定位算法.仿真结果表明,该算法的定位误差比坐标四面体质心算法的小,并且增加RSSI均值加权算法提高了定位覆盖率.     

基于ZigBee的加权质心定位算法的仿真与实现

为了研究节点定位算法的实现方法,提出了一种新的加权质心定位算法。这种算法首先通过对无线电传播路径损耗模型的分析,结合具体环境的实验,得到信号传播的经验模型,然后利用信标节点对未知节点的不同影响力来确定加权因子,进行加权质心算法定位。最后在对定位数据处理和分析的基础上,选取三个RSSI最大的信标节点进行定位计算,进一步改善了节点定位精度。仿真和实验结果表明,这种加权质心算法可应用于区域定位。     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

狭长直隧道环境中WSN的RSSI加权质心定位算法

采用无线传感器网络技术对井下人员和车辆进行准确定位是矿井作业安全保障的重要技术手段,但因井下巷道的空间半封闭特征和无线信号在巷道内传输的多径衰落等原因,使得传统平面和三维定位算法不能完全适用于井下巷道中的移动节点定位。针对这一问题,提出了一种改进的基于RSSI加权质心定位算法,该算法在巷道内节点分布模型的基础上,充分考虑巷道内无线传感器网络节点的异构性和移动性,将异构节点最大通信半径引入到权值的分配上,修正了权值。仿真实验表明,与普通的加权质心算法相比,提高了定位精度,且更适用于井下巷道、公路与铁路隧道。