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%.     

无线传感器网络节点定位的同心圆改进算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。同心圆定位方法是新近提出的一种精度较高的定位方法,未知节点根据锚节点广播的信息确定自己在以该锚节点为圆心的哪个圆环内,把若干包含自己的圆环的交集的质心估计为其位置。提出一种改进的同心圆定位方法,在原方法的基础上,利用相邻圆环内的未知节点间的通信减小包含未知节点的圆环的宽度,从而更精确地估计出了未知节点的位置。该方法只比原方法增加很少的能耗。同时仿真结果表明,该方法在理想环境和有干扰环境下其定位精度都明显高于原方法。     

一种基于动态锚节点的改进加权定位算法

在无线传感器网络中,大多数定位算法性能取决于锚节点数量以及分布位置,所以定位误差相对较大。在此前提下,提出基于动态锚节点的改进加权定位算法(IWLA-DAN)。首先证明能与未知节点通信的三个锚节点构成的三角形三边相等时定位误差最小,根据该结论得出权值公式,然后通过三边测量法和加权算法求得未知节点位置,同时升级该节点为伪锚节点继续参与网络中其他节点的定位。最后通过Matlab对算法进行仿真,实验结果表明改进后算法定位误差减小,节点定位精度得到提高。     

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。     

WSN中DV-Hop节点定位算法的改进

为降低传统DV-Hop算法对未知节点估算距离的误差,提升WSN中的未知节点定位精度,提出一种基于未知节点估算距离修正的DV-Hop改进算法.该改进算法首先对节点的平均每跳距离进行修正,并根据节点分布和节点间邻居关系的特点引入节点远离度的概念,以区分未知节点和邻居锚节点的距离,降低估算距离的误差;然后对最小二乘法的误差进行修正,并利用邻居节点的通信范围限制关系对未知节点估算坐标的误差进行修正,以进一步减小未知节点的定位误差.实验结果表明,与传统DV-Hop算法及相关文献相比,改进算法可以有效减小未知节点估算距离的误差,提升未知节点定位的精度.     

一种距离无关的无线传感器网络定位算法

通过分析和仿真,指出距离无关的无线传感器网络定位算法DV-Hop在节点分布密度不均匀的网络中的局限性.由此,提出一种新的定位算法.该算法中,各节点感知周边的节点密度,基于此对周边锚节点分区,利用相同区域的锚节点执行定位计算.通过仿真验证,在节点分布密度不均的网络中,该算法有效地降低了未知节点的定位误差,提高了定位精度.     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

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.     

无线传感器网络质心定位新算法及性能分析

针对锚节点非均匀分布的无线传感器网络质心定位算法定位精度较差的缺陷,提出一种新的质心定位算法--基于最小包围多边形定位(SEPL)算法。该算法以包围未知节点邻居锚节点的最小多边形质心作为未知节点的估计位置。仿真结果表明,SEPL算法可以有效改善锚节点分布不均匀时质心定位算法误差较大的问题,平均定位精度比一般的质心定位算法提高15%。     

基于AOA降维和同心圆定位的三维传感器网络节点自定位方法

本文在三维同心圆定位方法的基础上引入AOA测距技术,提出了一种基于AOA降维的同心圆定位方法(AC-RL)。该方法中,未知节点通过锚节点发射的测距信息测出未知节点与锚节点之间的AOA信息,再利用AOA信息将对应锚节点发射的分级广播信息进行降维处理,最后按同心圆定位算法,将未知节点在锚节点所处水平面上的投影点位置求出,最后得出未知节点位置信息。仿真结果表明了AC-RL算法与同心圆算法相比提高了定位精度,提高了整个无线网络的适应性,但在低能耗方面不够理想。     

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率.     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了解决DV-Hop算法定位精度低的问题,提出一种分轮优化的改进DV-Hop定位算法。首先通过跳数阈值限制锚节点广播信息的范围;其次用每轮锚节点的平均每跳距离误差来修正锚节点的平均每跳距离;然后通过共线度检测区域,找出适合定位的锚节点组;再用三边测量法计算出参与定位的每组锚节点组的定位结果,用所有锚节点组定位结果的均值作为未知节点的估计位置;最后把本轮定位的未知节点升级为新的锚节点,进行下一轮定位。仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件开销的基础上,减小了定位误差,有效地提高了定位精度。     

基于联合分步APIT定位算法的改进

本文研究了无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSNs)的节点定位问题,并针对APIT由于锚节点在低密度环境下的节点误判和节点失效等问题给出了改进,在APICT定位算法的基础提出了联合分步定位算法UNION-APICT(Union Approximate Point-In-Circumcircle Test),该算法是结合连通性的测距技术,RSSI测距技术以及质心定位和APICT等技术,来联合解决对未知节点定位问题。通过仿真实验结果表明,改进后的UNION-APICT在APICT算法的基础之上平均定位误差减少了10%-25%,定位性能有了明显的提升;随着通信半径R和最大探测距离rmax的增加,定位误差也在逐渐减小,该算法较APIT和APICT定位算法在锚节点密度、节点覆盖率和定位精度上都有所提高。     

New distributed positioning algorithm based on centroid of circular belt for wireless sensor networks

This paper presents a new distributed positioning algorithm for unknown nodes in a wireless sensor network.The algorithm is based exclusively on connectivity.First,assuming that the positions of the anchor nodes are already known,a circular belt containing an unknown node is obtained using information about the anchor nodes that are in radio range of the unknown node,based on the geometric relationships and communication constraints among the unknown node and the anchor nodes.Then,the centroid of the circular belt is taken to be the estimated position of the unknown node.Since the algorithm is very simple and since the only communication needed is between the anchor nodes and the unknown node,the communication and computational loads are very small.Furthermore,the algorithm is robust because neither the failure of old unknown nodes nor the addition of new unknown nodes influences the positioning of unknown nodes to be located.A theoretical analysis and simulation results show that the algorithm does not produce any cumulative error and is insensitive to range error,and that a change in the number of sensor nodes does not affect the communication or computational load.These features make this algorithm suitable for all sizes of low-power wireless sensor networks.     

基于平均跳距估计的改进DV-Hop定位算法

传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进DV—Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距。仿真结果表明,与传统DV—Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。