WSNS中基于箱线图的误差自校正定位算法

针对基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络(WSNs)节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题,提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法.该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值,利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位.仿真和实验结果表明,该算法可以有效抑制异常RSSI值,显著提高节点定位的准确性和稳定性,而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图.     

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％.     

基于接收信号强度指示的改进质心定位算法

传统质心定位算法虽然简单易行、成本低,但仅为粗略的定位估计方法,定位精度亟需改善.针对该问题,通过优选信标节点,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)数据的改进质心定位算法,有效克服了传统质心定位算法"通信半径越大,定位精度反而下降"的缺点.通过MATLAB仿真验证算法的有效性和可靠性.     

基于RSSI测距的信标节点自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络中的重要应用之一.为了有效抑制各种因素对无线传感器节点定位精度的影响,以三边定位算法为基础,提出了一种基于误差校正的定位算法.该算法通过测量信标节点之间的距离,获得信标节点RSSI值测量误差和网络的定位误差,并对误差进行补偿,从而提高整个网络的定位精度.实验结果显示,该算法能明显提高定位精度和稳定性,具有普遍应用意义.     

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。     

基于测距修正和位置校正的RSSI定位算法

在基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络节点定位问题中,为了提高节点的定位精度,通过对无线电传播路径损耗模型的分析,提出了基于RSSI测距的改进距离估计公式。针对已有节点校正方法存在的不足,提出了将一次循环校正后所有校正坐标的质心作为新的节点位置的校正方法。实验结果表明,改进的距离估计公式有效地提高了节点间的距离精度,并在适当增加节点计算量前提下,节点位置校正使节点的定位精度更高,达到良好的定位效果。     

基于RSSI与TDOA的混合测距加权定位算法

对RSSI和TDOA测距技术优缺点进行分析,提出了基于（接收信号强度指示（RSSI）和信号到达时间差（TDOA）的混合测距加权定位算法,解决无线传感器网络定位系统中单纯依靠TDOA测距造成信标节点数量不足的问题。该算法根据测距方式的精度差异对测距结果进行加权校正处理,仿真实验表明,通过选择合适的加权值可以大大降低采用RSSI测距方式对定位精度产生的不利影响。     

无线传感器网络LQI测距定位算法及其误差研究

无线传感器定位算法对无线传感器的工程应用具有重要的意义.针对基于LQ I测距的无线传感器网络,研究了测距模型的建立并对比分析了最小二乘定位算法和质心定位算法,相关仿真研究结果表明:该两种定位算法的精度与测距误差的性质具有鲜明的规律性,当测距误差正向分布时,最小二乘定位比质心算法精度高;当测距误差正负双向分布时,质心算法比最小二乘定位精度高.最后,文中通过搭建的Z igBee硬件平台实验验证了仿真的结果.本文从测距误差模型入手对无线传感器定位算法进行研究,仿真结果与实验验证相一致,有利于W SN的推广应用.     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

无线传感网络节点自定位技术的研究

无线传感网络已大量应用于社会各个领域,节点自定位问题是无线传感网络中的关键技术之一。基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的定位技术利用已知发射信号的强度,接收节点根据收到的信号强度RSSI计算信号在传播过程中的损耗,根据理论或经验的信号传播模型将传播损耗转化为距离,由于其对硬件要求低,是现阶段研究的热点。为解决RSSI测量方法定位误差较大的问题,提出通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并选择距离误差较小的锚节点,仿真结果表明本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能。     

基于RSSI的移动权值定位算法

为了减少传统基于RSSI（received signal strength indication）定位算法对室内传播模型的依赖,以及简化这类算法的复杂程度,提出一种基于RSSI的移动权值定位算法。算法通过场境建模,设定三类基准点并平均分布在建模场景中;获取设定场境内不同定位标签的RSSI向量,根据判定规则确定基准点,再运用室内传播模型计算移动权值,估算待测终端的位置信息。通过真实场景实验对比分析,该算法较对比算法具有更好的定位精度以及稳定性。     

改进的RSSI质心定位算法

近年来,随着物联网技术的不断发展和基于位置的服务快速增长,室内定位技术已经得到了越来越广泛的关注。然而由于室内环境复杂多变,受反射,折射,衍射及多径衰减影响,使得无线信号波动较大,定位结果容易产生偏差。针对该问题,本文提出了改进的RSSI质心定位算法。本方法经过卡尔曼滤波器对原始信号去噪处理,由信号加权求出位置坐标,根据速度对位置来进行优化。通过仿真和实际测试结果表明,在实际室内环境中,改进的RSSI质心定位算法具有较高的定位精度。     

无线传感器网络中基于RSSI的改进定位算法

无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用的定位算法,该方法通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权质心方法进行定位.仿真结果表明:本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能.     

基于RSSI测距的传感器网络定位算法研究

基于RSSI(Received Signal Strength Indicator)的测距技术根据理论或经验信号传播模型将传播损耗转化为距离.在实际应用环境中,由于多径、绕射、障碍物等因素,无线电传播路径损耗使得定位过程中产生距离误差.通过对二维空间定位过程中产生距离误差区域进行分析,提出了基于RSSI的新的定位算法ERSS.该算法计算简单,定位过程中节点间不增加通信开销,无需硬件扩展.仿真实验表明,该算法较普通的基于RSSI的测距方法有了明显的改进,提高了距离估计的精度,适合在通信开销小、硬件要求低的传感器网络节点上应用.     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于RSSI的测距差分修正定位算法

为了抑制RSSI误差对无线传感器节点自身定位精度的影响,以三边定位算法为基础,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将差分法和质心法相结合提出了一种测距差分修正定位算法。该定位算法无需增加额外硬件开销,容易实现,定位误差可小于2.5m,适合于处理能力和能量有限的无线传感器网络节点。     

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%.     

基于RSSI测距和DV-HOP误差修正的WSN节点定位

针对DV-Hop算法定位精度受节点分布均匀度影响较大的问题,设计了一种基于RSSI测距和DV-Hop误差修正的传感器节点定位算法;首先采用RSSI接收信号强度值实现对跳数加权,以更好地反应跳段之间的间距;然后通过RSSI对锚点之间的距离进行测距,通过引入平均每跳误差,改善原有的锚点跳距计算方法,使得修正后跳距误差较原有方法大为降低;仿真实验表明,文中方法在节点非均匀分布且不增加硬件设备前提下,大大提高了定位精度,与文献[8]和传统DV-Hop算法相比,其定位误差分别降低了37.8%和25.5%,具有很强的实用性。