基于蚁群算法的WSN移动信标路径获取研究

根据ROI（Region of Interest）面积给出了等距三重优化覆盖此ROI所需要的信标发射位置数量计算方法;随后对矩形ROI提出了一种简单的信标发射位置确定方法;针对现有的遍历发射位置点的路径遍历算法的不足,提出了一种新的应用蚁群算法的信标发射位置点的遍历算法,并利用该算法对基于三边测量方法进行传感器节点定位。仿真实验表明,采用该文提出的方法对传感器节点进行定位,在定位的精度和定位的效率方面与现存的方法相比有明显的提高。     

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。     

基于多信标的无线传感器网络节点定位算法

基于信标的节点定位算法是无线传感器网络领域的一大研究热点;对于圆周型分布的信标组,发现最优的信标个数为5,且1个位于圆心,其余4个均匀分布在圆周上;针对矩形ROI,利用信标组可定位区域为正方形的优势,将整个网络划分为栅格,采用旅行商算法获取信标的最优移动路径;基于五信标节点定位模型提出一种新颖的区域分割质心定位算法(RDCLA),通过3组RSSI值比较,将节点锁定到某个三角形区域内,采用质心算法定位节点;该算法原理简单,计算复杂度低,与网络拓扑结构无关;仿真结果表明,较之TCLA和WCLA定位精度有较大的提升,且适用于各种规模的无线传感器网络.     

基于移动信标的大规模水下传感器网络节点定位

大规模水下传感器网络覆盖范围广,监测深度大,基于静止信标的定位方法很难获得好的定位性能。提出一种基于移动信标的range-free定位方法,信标在上下移动过程中广播位置信息,节点利用信标信息的变化估计位置范围。移动信标增大了网络覆盖范围,降低了节点间通信距离。实验结果表明,该方法可以获得和多功率发射定位接近的定位精度,但系统代价更低,精度高于一般的range-free定位方法。     

抵抗恶意信标的安全优化DV-Hop算法

信标节点在无线传感器网络定位算法中起着关键作用,然而信标节点的安全常常被忽视.针对恶意信标节点发送虚假位置信息这种较常见且破坏性较强的攻击方式,在DV-Hop定位算法的基础上提出了一种抵抗恶意信标的安全Dv-Hop定位算法.该算法利用信标之间的距离约束来隔离恶意信标节点,同时采用多信标校正值权衡的策略克服了信标比例下降...     

基于OMNeT++平台的DV-Hop定位算法改进

无线传感器网络中经典定位的DV-Hop算法进行了研究.针对该算法定位误差较大的问题,提出了改进方法:利用RSSI测距来确定与信标节点距离较近的未知节点的位置,将其升级为信标节点,从而增加信标节点的数目,在一定程度上改善因远离信标节点定位误差较大的现象;在计算未知节点坐标时,采用自由搜索的算法代替误差较大的三边测量法.通过OMNET仿真证明:改进后的算法性能稳定,在相同信标节点比例下,算法的定位误差相较于传统的DV-Hop算法减小了13.5％左右.     

WSN中信标节点移动情况下的定位方法研究

定位技术是无线传感器网络的基础理论和关键技术之一.在实际应用中,一些信标节点在部署以后其位置由于各种原因而会发生漂移,由此就使得依赖于这些信标节点来定位的其他节点将无法准确定位,或者产生很大定位误差.本文针对信标节点产生漂移情况下的节点定位问题,提出了一种基于区域划分的信标节点移动检测算法(AD-BMD),在区域划分的基础上,通过两次判定过程将移动的信标节点检测出来,并为每个信标设置了坐标可信度值.为合理利用移动的和未移动的信标节点,提出一种基于信标移动检测的信标择优定位算法(BMD-BOS),通过合理选择信标节点来对其它未知节点进行定位.实验结果证明,AD-BMD算法具有很高的检测正确率和较低错误率,检测效果好于LB和SSV方法.BMD-BOS算法的定位精度远远高于没有进行移动信标检测的定位算法(N-BMD)和将移动信标丢弃的定位算法(D-BMD).     

一种基于分布式协作的WSN定位方法

针对当前无线传感器网络定位算法的不足,在对几种传统定位方式进行局部改进的基础上,提出了一种基于分布式协作的节点定位方法.通过改进策略的独立计算与基于分布式协作的二次综合定位分析,能获得传感器节点的精确位置信息.而后采用基于信标节点角色变换的扩展定位方法,扩展了网络中可定位节点的范围,降低了网络中盲点存在的可能性,使全网节点都可方便进行定位,同时也降低了信标节点计算量.通过仿真实验,证明了该方法的正确性和有效性     

一种改进的无线传感器不规则网络节点定位方法

针对无线传感器不规则网络中PDM定位算法存在的问题,提出了一种改进的定位算法(IPDM-AST).在信标节点密度稀疏时,在PDM基础上结合模拟退火算法进行未知节点的位置估计.在信标节点密度较大时,剔除无益信标节点,优化定位的局部区域,减少了不规则网络的影响.实验结果表明:在不规则C型和O型网络中,与PDM算法相比,IPDM-AST算法在不同的信标节点密度中都具有较高的定位精度.     

无线传感器网络中的节点位置验证方法

节点位置信息是感测数据的重要上下文信息,节点自定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一。在基于信标节点的定位技术中,信标节点位置的可靠性是影响网络服务质量的关键因素。针对信标节点位置漂移和恶意信标节点引起定位精度下降的问题,提出了一种基于信誉模型的分布式轻量级节点位置验证方法(ReputationbasedLocationVerification,RLV),通过建立无线传感器网络中的节点位置信誉模型来识别网络中的不可靠信标节点。仿真结果表明信誉模型能够较好的反映节点的定位精度,RLV算法可以探测出95%以上的不可靠信标节点。     

基于单个移动信标节点的路径规划方法

针对现有路径规划方法没有充分考虑到网络内未知节点的分布情况,存在定位覆盖率低且网络成本高的问题,设计了一种基于单个移动信标节点的路径规划方法。首先通过网络内未知节点的分布情况确定虚拟信标节点的位置以及数目;然后提出了一种基于高斯递减策略的非线性动态变化收敛因子改进灰狼优化算法,用于TSP求解路径规划问题,获得移动信标节点最短移动路径。仿真结果表明,该方法有效地提高了网络内未知节点的定位覆盖率,并且有效节省了网络成本。     

传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位算法的精度多依赖于信标节点的密度,但信标节点成本高,约为普通节点的100倍以上,为了降低定位的成本,提出了一种基于移动信标和DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法(MBWDV-Hop)。该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断地广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,未知节点记录到每个虚拟信标的跳数,并采用加权处理的方法计算平均跳距及其与各虚拟信标的距离,最后利用三边测量法计算未知节点的位置信息,实现节点精确定位。由于只采用一个移动信标,降低了定位的成本和布网的复杂度。最后通过仿真证明算法可以提高定位精度,降低定位成本,提高了定位的效率。     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

一种改进的自适应环境定位方法

随着无线传感器网络技术的不断进步成熟, 其应用将会越来越广泛, 实用化的节点定位技术研究对于传感器网络技术性能提高和实用性保证有重要的理论意义和应用价值. 提出一种环境自适应的RSSI户内定位方法. 该方法在自修正环境路径损耗指数的基础上, 由初次定位获取各信标节点定位误差, 以误差为加权质心算法的权值计算盲节点的坐标, 并对坐标误差进行补偿. 在NI无线传感器网络(WSN)平台上进行的验证结果表明, 该方法具有更高的定位测量精度和稳定性.     

基于超声波技术的3D定位系统研制

精确的位置信息是B3G移动通信系统实现普适计算功能的要求,提供位置信息的系统必须是低成本、低电子复杂性、放置方便和多目标定位的;系统由中心节点、超声波接收传感器节点和超声波发射信标节点通过无线通信链路构成定位网络;信标节点和多个传感器节点在中心节点通过无线通信链路的协同下分别测出超声波在它们之间的视距传播时间,进而依据已知的传感器节点位置和声速,利用最小二乘法计算出信标节点的位置;给出了本定位系统的组成框架、定位算法、基于nRF2401无线收发模块建立无线通信链路的MAC协议和超声波收发时间差的修正方案;本定位系统达到了设计目标,实验结果表明定位精度也满足应用要求.     

基于蜂窝网络拓扑的无线传感网定位算法

针对无线传感网中DV-Hop定位算法过于依赖信标节点数量以及定位精度低的问题,提出基于蜂窝网络拓扑的定位算法(LABCNT).通过对网络中节点的有向筛选,选取满足特定条件的节点,构造一个蜂窝的网络拓扑结构,得到网络上节点的相对位置;根据拓扑结构中的第二个信标节点确定网络上节点的绝对位置;将已定位的节点升级为协作节点,采...     

基于粒子群优化的无线传感器网络非视距节点定位算法

针对室内环境中传感器节点间的非视距传播会降低定位精度的情况,研究基于无线传感器网络的非视距节点定位方法。根据不同环境下信标节点的测量模型和视距传播概率建立目标函数,采用粒子群优化算法估计出未知节点的位置,将利用最小二乘法计算出的节点位置作为粒子的初始位置。仿真结果表明,通过与最小二乘法、残差加权和RANSAC算法相比较,所提出算法能够较好地削弱非视距误差,且具有更高的定位精度。     

基于动态信标生成树的传感器定位算法

节点定位是无线传感器网络中一个基础但十分重要的研究方向。实际应用场景中,传感器节点大多被随机部署,分布往往疏密不均。现存的定位算法对节点的分布密度没有敏感性,如果算法在节点密集区域和稀疏区域使用相同的定位策略,就会造成密度大的区域定位精度低,分布相对稀疏的区域定位率低,信标节点的能量得不到最大化利用等问题。针对这些问题,提出了一种基于节点密度进行定位的生成信标树算法（GBT）。信标节点组沿着规划好的路径对节点进行遍历,实现节点的全定位。通过与其他规划动态信标节点路径算法比较,证明了GBT算法在定位时间、定位精度和对信标节点能量的充分利用上均有所改善。