一种基于次锚节点的无线传感器网络质心定位算法

质心定位算法是无线传感器网络无需测距定位的一种典型算法。针对其定位精度和覆盖率的不足,对质心定位算法进行改进,提出一种新的WCSA算法。在三角形测试原理(PIT)的基础上,优化选择锚节点,利用三角形质心的特性,对不同的锚节点赋予权值,体现不同锚节点对定位的影响,修正定位结果,提高定位的精度;针对网络中的边缘节点和不可定位节点,采用特征计数的方式引入次锚节点进行二次定位,在降低应用成本的同时能有效地提高定位覆盖率。仿真实验表明,新的算法相比于质心算法,有效提高了定位精度,具有一般的适用性。     

无线传感器网络质心定位算法改进研究

在深入分析研究质心定位算法原理的基础上,通过提高邻居锚节点的比例以及加权质心定位算法对其定位性能进行改进,仿真结果表明,改进后的质心定位算法,比改进前的质心定位算法的定位率提高了约20％,定位误差增大了约5m.     

一种无线传感器网络质心定位改进算法

提出一种改进型的质心定位算法.该算法利用RSSI计算影响因子θ对质心算法进行加权,提高初次定位的准确性,并通过一种校正机制对初次定位位置进行校正.该算法运算复杂度较低,通信开销与传统的质心算法相仿.仿真表明改进算法的定位精度较传统的质心定位算法有了极大的提高.     

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.     

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

无线传感器网络关键问题是节点定位,通常将定位算法分为基于测距与无需测量的定位算法两大类,质心算法作为无需测量的经典算法因其算法实现简单而被普遍应用。本文针对无线传感网络节点分布不均匀的情况下,按照锚节点与未知节点的距离来对锚节点重新分组,求得多个质心点,通过加权质心,求出未知节点的估计坐标。     

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UAV的无线传感器网络加权质心定位算法

针对加权质心定位算法中,需要的固定锚节点数目较多导致定位成本较高,且定位误差较大等问题,将无人机作为移动锚节点,提出了一种基于信号强度比值并结合指数函数作为权值的加权质心定位算法(ERR-WCL).该算法采用无人机沿着既定的航迹在室内空间中飞行,在规定的航迹点上广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)确定权值,从而估算未知节点自身的坐标位置.仿真结果表明,该算法有效地降低了定位误差,同时结合无人机,解决了定位成本高,使用不灵活,受到空间约束的问题.     

无线传感器网络的分区域质心定位算法

针对无线传感器网络（WSNs）质心定位算法定位精度较低和一般的改进型质心算法计算复杂及数据通信量大的问题,提出一种新的质心定位算法——分区域质心定位（RPCL）算法.该算法将包围未知节点邻居锚节点组成的三角形划分为7个区域,每个区域的确定1个质心作为未知节点的估计位置.仿真结果表明：RPCL算法的平均定位误差比一般的质心定位算法减小20％以上;参数优化后,误差减少到49％左右.     

无线传感器网络中的HWC定位算法

提出一种跳数加权质心定位算法——HWC算法。它完全基于网络连通性,采用通信跳数信息作为加权因子计算待定位节点估计位置,体现跳数不同节点对多边形质心计算结果的影响。仿真表明,该算法减小了平均定位误差,是一种适合大规模传感器网络应用的节点定位算法。     

无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络中定位精度低等问题,设计并实现一套基于贴近度的定位系统(ADLS)。利用内测点法初步估计未知节点所在区域,利用最大最小贴近度计算出最佳虚拟节点,通过求质心来确定未知节点位置。利用虚拟节点一定程度上降低多径、绕射等信号强度的干扰和网络成本,利用贴近度将未知节点与虚拟节点结合起来,避免一些算法中存在的误差累积等问题。实验结果表明,ADLS具有良好的性能,适用于无线传感器网络应用。     

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。     

基于多移动信标的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法严重依赖拓扑结构的问题,提出一种基于多移动信标和DV-Hop的定位算法MMB-DV-Hop。利用多个移动信标遍历整个DV-Hop定位网络,并且这些信标保持一定的相对位置关系,使用RSSI技术测距并为未知节点提供距离信息以辅助定位,从而有效结合基于测距和基于非测距2种算法的优势。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能减少约10%~15%的归一化平均定位误差,不仅降低对网络拓扑结构的依赖,而且减少了距离估计误差对定位精度的影响,从而提高平均定位精度。     

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％.     

一种用于无线传感器网络的质心定位算法

在建立定位算法求解数学模型和定位性能描述的基础上,提出了一种无线传感器网络定位算法——去中心化场强加权多跳质心定位算法。该算法对单跳质心算法进行多跳扩展以改善定位比率,并加入场强加权过程和去中心化过程以提高定位精度。通过仿真实验分析可以看到,与原始质心算法相比,此质心定位算法的平均定位误差可下降一半左右,并使节点密度较低情况下的定位比率提高至接近1。     

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Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法

为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度。在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明:Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差。     

基于多面体质心算法的水下传感器网络定位

为了克服基于测距的水下定位算法以及距离无关的水下定位算法定位精度的不足,通过网络密度自适应、迭代定位和重定位、周期性更新和预测等优化措施,提出了一种距离无关的多面体质心算法,并利用仿真实验证明了多面体质心算法的定位性能明显优于ALS算法,它能够大幅度提高定位精确度,并降低定位成本。最后指出了未来水下定位算法研究应注意的问题和发展趋势。     

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。     

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%.