水声传感器网络节点定位技术综述

在水声传感器网络的应用中,只有当传感器节点的位置已知,获得的信息才具有意义.因此,节点定位技术是水声传感器网络研究的一个重点和热点.首先分析了在水声环境中的传感器网络节点定位技术的特点;在此基础上分类介绍了距离无关定位算法和距离相关定位算法,其中重点阐述和分析了距离相关算法的测距技术、基于固定锚节点算法和基于移动锚节点算法;最后总结并展望了水声传感器网络节点定位技术的发展与研究方向.     

确定无线传感器网络节点位置的一种算法

无线传慼器网络是一门获取和处理信息的新兴技术.文章针对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,提出了一种新的节点定位算法.方法是在传感器网络中预先部署十分少量已知位置信息的伪节点,然后通过时钟定位算法,实现对节点位置的估计.仿真显示该算法具有较好的实用性.     

无线传感器网络定位技术研究

无线传感器网络已被誉为改变二十一世纪和改变未来世界的十种新兴技术之一。无线传感器网络中节点的定位是获取位置信息的前提,也是目标跟踪和对移动目标定位的基础。因此,本文从无线传感器网络的非测距两个方面,介绍了无线传感器网络定位的主要方法,并主要研究了基于移动的无线传感器网络定位新方法,包括节点定位算法、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、能源供应和安全等方面对该技术进行了概述。在分析传感器网络定位技术存在问题的基础上,提出可行的解决方案,并对未来的研究前景和应用趋势进行展望。     

基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.     

基于布谷鸟搜索的混合传感器网络覆盖优化策略

静态传感器网络与移动传感器网络分别存在网络覆盖率较低和部署成本高的问题。为此,在混合传感器网络基础上,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)的覆盖优化策略。将混合传感器节点随机部署在目标区域,利用CS算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置,通过位置优化方案得到移动传感器节点的最佳目标位置以完成覆盖优化。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该优化策略能够有效缩短平均移动距离,减少移动节点数量,提高目标区域覆盖率。     

基于遗传算法的WSN移动信标定位及路径求取

针对无线传感器网络中使用移动信标定位问题,提出了基于遗传算法的无线传感器网络移动信标定位及路径求取方法。首先根据区域面积计算出三重覆盖所需的发射信标位置的个数,用遗传算法优化求取信标发射位置,再用流浪旅行商算法获取遍历发射位置点的最优路径,在遍历时基于加权质心算法对传感器节点定位。实验结果表明,该方法可对传感器节点进行高效定位。     

无线传感器网络定位技术研究进展

在无线传感器网络（WSNs）中,通过对节点的定位以确定事件发生的位置是WSNs需要具备的基本功能。介绍了WSNs定位技术的国内外研究现状,分析了静态传感器网络定位、移动信标节点定位和移动传感器网络定位的原理及方法,讨论了几种主要算法的优缺点,给出了移动传感器网络定位技术进一步研究的方向与面临的挑战。     

一种用于移动传感器网络的定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,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。在传感器网络中,定位问题已经是很多无线传感器网络应用的关键,以前的大多数定位算法只适用于静态网络。设计了一种适用于锚节点和普通节点都自由移动的移动传感器网络的定位算法,该算法结合Monte Carlo和RSSI方法,通过约束选取样点的样本空间,仿真结果显示同比提高了算法精度。     

面向移动无线传感器网络的高效协作定位算法

在移动无线传感器网络中如何高效节能地获取节点的位置信息是热点研究问题。由于传感器网络一般采用电池供电且很难从外界获得能量补充,因此如何以尽可能低的能耗实现对节点的精确定位是研究的重点。提出采用虚拟多输入多输出VMIMO技术来实现节点的定位,该定位技术从总能耗、定位误差和节点移动速度三方面综合计算收发节点的最佳数量,从而降低了定位过程中的能耗。同时结合到达时间(TOA)算法实现了移动节点的高效定位。最终,实验分析了节点在不同移动速度等情况下的性能,结果表明基于VMIMO的定位算法在能耗方面具有显著的优势,且在节点移动的情况下具有非常强的鲁棒性。     

一种无线传感器网络移动节点的三维定位算法

定位技术是无线传感器网络最重要的技术之一。对无线感器网络在三维空间的移动节点,提出一种基于蒙特卡洛的三维无线传感器网络非测距分布式定位算法。算法利用外接正方体来表示节点的通信范围和移动范围,根据未知节点每时隙最大移动范围和锚节点通信范围形成采样区域,依据锚箱的体积确定采样数量,随机采集的样点取均值作为未知节点的估计位置。介绍算法的原理,并进行仿真分析。仿真结果表明,在锚节点比例较少的情况下,该算法能获得比较理想的定位精度,优于传统的质心算法,有效实现了移动节点在三维空间的定位,且无须额外硬件支持和昂贵的测距设备,适合于大规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法

通过路由算法减少节点的能耗、延长网络的寿命是无线传感器网络的研究重点之一。探讨了能量高效的分层无线传感器网络路由算法,提出一个基于地理位置信息静态分簇,根据节点剩余能量及节点在簇内的位置选择簇头的分层路由算法(GSCH),适用于静态无线传感器网络。仿真实验结果表明该路由算法有效地减少分簇成形及簇首选择的能耗,延长了整个网络的寿命。     

Adaptive clustering in wireless sensor networks by mining sensor energy data

Clustering has been well received as one of the effective solutions to enhance energy efficiency and scalability of large-scale wireless sensor networks. The goal of clustering is to identify a subset of nodes in a wireless sensor network, then all the other nodes communicate with the network sink via these selected nodes. However, many current clustering algorithms are tightly coupled with exact sensor locations derived through either triangulation methods or extra hardware such as GPS equipment. However, in practice, it is very difficult to know sensor location coordinates accurately due to various factors such as random deployment and low-power, low-cost sensing devices. Therefore, how to develop an adaptive clustering algorithm without relying on exact sensor location information is a very important yet challenging problem. In this paper, we try to address this problem by proposing a new adaptive clustering algorithm for energy efficiency of wireless sensor networks. Compared with other work having been done in this area, our proposed adaptive clustering algorithm is original because of its capability to infer the location information by mining wireless sensor energy data. Furthermore, based on the inferred location information and the remaining (residual) energy level of each node, the proposed clustering algorithm will dynamically change cluster heads for energy efficacy. Simulation results show that the proposed adaptive clustering algorithm is efficient and effective for energy saving in wireless sensor networks.     

Aitken迭代法在无线传感器网络节点定位中的应用

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.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,建立了基于Aitken迭代公式的适用于无线传感器网络的迭代模型.算法包括两个阶段:第一阶段,利用DV-Hop算法进行粗定位;第二阶段,建立Aitken迭代模型,利用第一阶段的定位结果作为初值,求取定位结果的最优值.研究结果表明,该算法能够有效提高节点的定位精度,对于网络节点密度小、信标节点比例低的情况,算法效果显得非常明显.     

一种WSN下的Mean Shift跟踪算法*

为有效地利用无线传感器网络跟踪移动目标,提出了一种基于高斯混合模型的Mean Shift跟踪算法。该算法运用高斯混合模型描述网络区域内目标信号分布的统计特征,利用Mean Shift区分目标信号与环境噪声,并对目标进行定位与跟踪。仿真实验结果表明,该算法在网络存在较大噪声,特别是网络存在大量异常传感器节点读数的情况下,定位精度高、受异常传感器节点读数影响较小。较之以往无线传感器网络目标跟踪算法,该算法具有更好的鲁棒性。     

一种基于蒙特卡罗法的无线传感器网络移动节点定位算法研究

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术。文章研究无线传感网中信标节点静止、定位节点随机运动情况下的节点定位方法。在传统MCL算法基础上,提出一个改进定位算法,通过构建节点运动模型,进行运动预测、位置滤波,提高定位精度。仿真结果表明,改进方案在不同的信标节点密度、不同的连接度、不同的节点运动速度等情况下,均表现出了良好的性能。     

传感器网络中基于位置部署的对偶密钥建立

对偶密钥的建立是研究传感器网络安全的关键问题之一。该文采用超立方体模型的节点编码,结合网络节点的期望位置信息,提出了一种基于混合超立方体模型的多项式对偶密钥建立算法。实验结果显示该算法具有建立直接密钥概率较高、存储开销合理等良好性能。     

一种改进的无线传感器网络质心定位算法

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。节点自身的准确定位不仅是提供监测事件或监测目标位置信息的前提,也是提供网络拓扑自配置、提高路由效率、向部署者报告网络的覆盖质量以及为网络提供命名空间等网络功能的基础。为此,本文对无线传感器网络定位技术中的质心定位算法进行了改进,对未知节点大致位置的算法做了新的修正,并对未知节点位置确定算法中的加权因子进行了优化,使未知节点的定位误差和定位精度更加精确。相比原加权质心定位算法,本文仿真结果表明,改进的质心定位算法无论在定位误差还是在定位精度方面都有很大的提高。     

一种改进的无线自主传感器网络定位算法

节点定位技术是无线自主传感器网络中的关键技术之一。为了提高定位精度,提出一种基于几何斜率的无线传感器网络（WSN）定位算法。网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,利用几何学斜率的方法选取合适的锚节点,能够更精确地确定未知节点的位置。在三边测量法上运用最小平方误差方法求解,能够提高算法的精度。在新算法的基础上建立Matlab仿真。仿真结果表明改进的DV-HOP算法,在相同的锚节点数量的情况下,节点定位精度有明显的提高。     

基于Tikhonov正则化的WSN多边定位算法研究

节点定位是无线传感器网络实现监测和跟踪的一个重要前提.针对多边定位中的不适定问题.提出了一种基于Tikhonov正则化方法的定位算法,研究了定位模型的建立、正则化参数的选取方法以及最优定位参考点数的选取等问题.实验结果表明本算法与典型的极大似然估计法相比,较大幅度地提高了定位精度,当a值选取600,采用5个参考节点时,定位精度可达到1米.     

水声传感器网络节点自适应加权定位算法

对水声传感器网络节点定位进行研究,针对水声传感器网络节点间测距精度不高的问题,提出一种水声传感器网络节点自适应加权定位算法。考虑到水声传感器网络节点间的测距误差随着节点间距离的增大而增大,算法改进了锚节点选择机制,并且对不同锚节点在定位测度中的权重进行加权,改进定位测度,提高了测距信息的利用效率。仿真实验表明该算法提高了节点定位精度。