多边算法在无线传感器网络目标定位中的应用

目标定位是无线传感器网络最基本的功能之一.多边算法是三边算法的改进算法,该算法的目的是减少目标和节点间距离的误差,以提高定位精度.算法采用更多的传感器节点对目标定位,通过最小二乘算法减小了测距误差,进一步通过加权最小二乘算法减小了监测节点位置误差,实现了无线传感器网络对单个目标的定位.最后将三边算法与多边算法进行比较,仿真结果表明,多边算法降低了测距误差和位置误差,定位精度更高.     

基于烟花算法的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络(WSN)节点定位不稳定和不准确的问题,将烟花算法(FWA)应用于WSN定位,利用烟花产生的火花数量和爆炸幅度模拟节点定位过程中的锚节点数量和节点距离,实现无线传感器网络的节点定位。MATLAB仿真实验结果显示,随着锚节点数量的增加,FWA无线传感器网络定位误差减少,且当传感器节点62%以上为锚节点时,FWA定位误差最小。这说明FWA无线传感器网络定位精度较高,性能稳定,在无线传感器网络节点定位上具有较大的优势。     

基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

无线传感器网络三维节点的插值规划定位

针对无线传感器网络中传感器节点的初始位置未知的问题,提出一种基于插值和规划算法的无线传感器网络三维节点定位算法.该算法利用锚节点坐标将节点所在空间曲面建立,并利用接收信号强度指示（RSSI）值和无线信号传播模型推导出所有可通信节点间相对距离.最后,利用0-1规划在空间曲面上选出满足距离约束且与未知节点数量相同的插值节点,从而估计出未知节点的空间位置.该算法设计简单,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差,并具有良好的稳定性和扩展性.     

基于Voronoi图的无线传感器网络定位算法优化

无线传感器网络是由具备传感、计算和通信能力的传感器节点组成的多跳自组织网络。定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,大多数定位算法都以测距技术为基础。提出了一种基于距离优化的Voronoi图定位算法VB-DR。该算法利用Cayley-Menger行列式的几何应用对节点之间的距离关系进行限制,得到关于测距误差的约束方程并用以优化距离信息。仿真表明,VB-DR算法可以较好地修正测距误差,并解决经典的基于Voronoi图定位算法中存在的定位失败问题。     

无线传感器网络定位算法的研究

在无线传感器网络中,因无线传感器设备功耗、价格和硬件限制及对定位精度的要求,距离无关定位机制被认为是一类具有成本效益的解决方案。介绍了距离无关定位机制中的DV-hop定位算法,研究了不良节点、网络拓扑结构、锚节点和邻居节点对DV-hop定位算法性能的影响,分析了算法的通信量和计算量。在连通的网络中,该算法能够达到35%~40%的平均定位精度;该算法只需要较少的锚节点,计算和通信开销适中,不需要节点具备测距能力,是一个可扩展的算法,适用于各向同性的密集网络。     

一种新的无线传感器网络分布式节点定位方法

为了提高无线传感器网络节点定位覆盖率,抑制误差累积,在Euclidean测距的基础上,提出了一种新的分布式节点定位算法。该算法通过多跳距离测量提高定位覆盖率;设置置信因子门限值,采用组合三边测量获得坐标估计值集合,再采用加权平均的方法提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够有效地抑制定位误差在网络内的扩散,适用于大规模的无线传感器网络节点定位。     

基于锚圆交点加权质心的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点能量有限,基于距离的定位算法有时并不适用的问题,在研究了未知节点与其无线射程范围内的3个锚节点之间的通信约束和几何关系的基础上,提出了一种基于锚圆交点加权质心的定位算法。该定位算法仅基于网络连通性而不需要测量距离,算法计算量小,节点通信开销小。仿真结果表明,当在100m×100m的区域范围内随机部署100个传感器节点,通信半径为30m、锚节点密度为16%时,相对定位误差为22.7%。     

基于随机游走的无线传感器网络节点定位方法

为提高无线传感器网络中的节点定位精度,提出一种自适应随机游走模型的节点定位算法.首先将随机游走应用于网络拓扑结构连通性中,构建节点间相对距离模型,并设计自适应算法,提高该模型有效性;然后通过将该模型嵌入经典定位算法distance vector-hop（DV-Hop）中实现系统节点定位工作.仿真和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和定位精度,误差比DV-Hop算法减少了20%~30%.     

遗传-禁忌搜索优化的三维DV-Hop定位算法

为进一步提升无线传感器网络的定位精度和稳定性,提出了一种利用遗传-禁忌搜索法改进的三维distance vector-hop （DV-Hop）定位优化算法（TDGT）.首先利用最优跳数、跳数调整因子以及锚节点距离误差加权值对DV-Hop中的节点间跳数和平均跳数进行改进和修正,降低了算法的定位误差;其次将具有快速搜索能力的禁忌搜索引入遗传算法中进行寻优,提升了算法的搜索效率和定位准确性.仿真结果表明,TDGT与现有的无线传感器网络定位算法相比,具有更佳的寻优搜索能力、定位精度和稳定性.     

无线传感网络改进APIT定位算法

未知节点定位是无线传感网络中的研究重点之一,目前最常用算法为基于免测距原理的APIT算法.该算法具有通信开销小、硬件简单易实现等优点,但其基本思想为质心原理定位,故定位精度难以提高,特别是当锚节点稀疏时无法定位.针对APIT定位算法无法定位,锚节点三角形不包含待定节点的情况,提出一种改进两点定位法,并与原APIT定位算法相结合,提高了定位精度及未知节点覆盖率.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法

定位技术在无线传感器网络应用中起着非常重要的作用,也是具有挑战性的一种技术。近些年来,为了解决节点定位不精确的问题,很多定位算法被相继提出。在无需测距的定位算法中,DV-Hop定位算法利用节点之间的跳距估计传感器节点的位置,受到了越来越多学者的关注,但是这种定位算法本身也存在着一定的不足。针对DV-Hop定位算法的不足,提出了先对未知节点平均跳距进行加权处理,再用修正算法修正节点位置的改进算法。仿真结果显示,改进后的定位算法在一定程度上提高了节点的定位精度,具有很强的应用性。     

改进DV—Hop定位算法在随机传感器网络中的研究

DV—Hop定位算法是一种典型的无需测距定位算法。DV—Hop定位算法在各向同性的密集网络中,可以得到比较合理的定位精度,然而在随机分布的网络中,节点定位误差较大。针对随机传感器网络中节点分布不规则的特点,在传统DV-Hop算法的基础上采用了跳数修正和多变的平均跳距离法两个改进措施,提出了一种改进的DV—Hop定位算法。仿真结果表明,提出的改进算法可大大地提高随机传感器网络中节点的定位精度。     

基于模拟退火聚类的室内定位算法

针对大型室内场景下现有指纹定位算法运算复杂度高、定位精度低的问题,提出一种基于模拟退火聚类的室内定位算法。该算法采用模拟退火聚类的方法完成对指纹空间的聚类和划分,有效降低了指纹匹配所需的候选指纹数量,并消除了具有一定特征相似性的奇异点,从而降低了运算复杂度,提高了定位精度。实验结果表明,该算法可计算出定位环境下指纹空间的最优聚类数从而确保定位精度,较K 均值聚类定位算法和KNN算法定位精度高,且定位精度不受初始值影响。     

无线传感网非测距三维节点定位算法

采用DV-hop算法中距离矢量跳数和平均跳距计算方法,依据几何学原理,引入位置估算偏差值,利用加权质心算法进行位置估算,设计了一种新的无线传感网非测距三维节点定位算法,给出了该算法设计的理论依据和实现步骤．仿真结果表明,作为非测距定位算法,在设定的三维空间中,随机放置40个锚结点,能对所有节点进行定位,并可以达到0.4以下的较高精度,而且通信开销相比于二维定位方法增幅不大．     

利用Marquardt算法进行两颗卫星的AGPS定位

为了在弱信号情况下更有效地实现定位,对辅助全球定位系统（AGPS）中2颗星定位算法进行了研究,采用AGPS定位系统加快卫星捕获和提供辅助数据. 利用Marquardt算法进行位置解算,加入了步长因子,根据目标函数的变化情况自适应调整步长,解决了Gauss Newton算法对病态方程组解算误差较大的问题. 2次观测中当有2颗卫星重复出现时,平均定位偏差由703.24ｍ下降到116. 63ｍ,1颗卫星重复出现时,由108.93ｍ下降到32. 17ｍ,算法运算量增加不多.     

一种求解GPS整周模糊度的新方法

介绍了一种基于粒子滤波的求解GPS载波相位测量整周模糊度的新方法,论述了其实用原理及求解整周模糊度的具体过程;将2003-12-01约10 km基线上所采集的GPS载波相位测量数据进行实际验算,基线向量误差均在5 cm以内.表明该方法求解GPS载波相位测量整周模糊度正确、有效.     

基于节点间覆盖关系的改进DV-Hop算法

针对经典DV-hop算法在估计跳数时所引起的定位误差,提出了基于覆盖比例的定位算法. 根据两节点间的通信覆盖率引入跳数系数,降低了每跳距离产生的误差,精确未知节点距参考节点的位置. 仿真结果表明,改进的算法能使节点的定位精确度提高,使误差比原始算法降低10%左右.