水声传感器网络节点自适应加权定位算法

对水声传感器网络节点定位进行研究,针对水声传感器网络节点间测距精度不高的问题,提出一种水声传感器网络节点自适应加权定位算法。考虑到水声传感器网络节点间的测距误差随着节点间距离的增大而增大,算法改进了锚节点选择机制,并且对不同锚节点在定位测度中的权重进行加权,改进定位测度,提高了测距信息的利用效率。仿真实验表明该算法提高了节点定位精度。     

水声传感器网络节点定位技术综述

在水声传感器网络的应用中,只有当传感器节点的位置已知,获得的信息才具有意义.因此,节点定位技术是水声传感器网络研究的一个重点和热点.首先分析了在水声环境中的传感器网络节点定位技术的特点;在此基础上分类介绍了距离无关定位算法和距离相关定位算法,其中重点阐述和分析了距离相关算法的测距技术、基于固定锚节点算法和基于移动锚节点算法;最后总结并展望了水声传感器网络节点定位技术的发展与研究方向.     

基于浮标的3D水声传感器网络节点定位

节点位置的确定是水下无线传感器网络的应用基础。为了提高节点定位精度并延长网络生命周期,提出一种使用海面浮标节点作为参考节点的水下传感器网络节点定位算法。仿真结果表明该方法提高了节点定位的精度,并在一定程度上减少了能耗。     

无线传感器网络移动节点的定位算法

针对无线传感器网络中节点移动性问题提出一种遗传蒙特卡罗定位算法。将进化理论中的交叉操作与变异操作引入到蒙特卡罗定位算法中,对采样进行优化,使采样向后验密度分布取值较大的区域移动,从而更好地表达后验密度分布。仿真结果表明,该算法可以明显减少所需的采样数,具有更高的定位精度和鲁棒性。     

基于综合预测算法的无线传感器网络移动节点定位策略

结合测距定位方法和移动节点历史定位信息,提出历史定位算法。在此基础上,引入移动节点相对运动角度测量,提出了基于综合预测算法的无线传感器网络移动节点定位策略。首先,根据测距结果选择较近的三个信标节点,并且加入移动节点的前一时刻坐标,应用最小二乘法,得到当前时刻的坐标;另一方面,由移动节点相对运动角度同样可以计算节点当前时刻的坐标;最后,将两种方法得到的坐标求平均值,作为综合预测算法给出的节点当前定位位置。仿真结果表明,所提出的定位策略能够高性能的实现移动节点定位,并且成本较低。     

基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

研究了无线传感器网络中的节点定位算法问题,提出了一种新的基于移动信标节点的定位算法。该算法利用一个移动信标节点遍历整个网络,并周期性地广播包含其当前位置信息的分组,当未知节点接收到三个(或以上)与它的距离为通信半径的位置信息分组后,利用三边法计算自身位置。进而,考虑通信半径存在摄动的情况,利用极大似然法替代三边法提高算法的抗干扰能力。最后,通过仿真研究了该算法的特性,并与DV-Hop定位法进行了比较,仿真结果表明该定位方法在定位误差、通信量和网络结构适应性等方面均表现出良好的性能和优越性。     

异构传感器网络节点部署算法

传感器节点的部署方式有确定性的和自组织两种。研究了由高级节点和普通节点组成的异构传感器网络的节点部署问题。给出一种满足连通覆盖条件的最大化网络寿命模型,通过分析节点的能量消耗,计算出了最大化网络寿命时两种节点的部署比例,提出了最大化网络寿命的节点部署算法。     

三维曲面多移动节点的传感器网络部署算法

目前大多数传感器网络部署研究主要集中在二维平面和三维全空间区域,然而,许多现实世界的应用领域是一个复杂的三维空间曲面,现有的覆盖方法不能取得较好的结果。本文研究三维空间曲面传感器网络部署方法,提出一种三维曲面多移动节点的传感器网络部署算法,采用静态节点和动态节点组成的混合传感器网络,由静态节点估算覆盖空洞的位置和面积,再通过移动节点对覆盖空洞进行依次修复。仿真结果表明,该算法的最终网络覆盖率达到了99%,比3DGA算法提高了6个百分点,比Delaunay算法提高了8.5个百分点,同时降低了网络整体能耗。     

基于改进蝙蝠算法的无线传感器网络的移动节点部署

针对传统的无线传感器网络(WSNs)中存在的移动节点部署的分布不均匀、网络覆盖度太低等各种问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法(BA)的移动节点部署策略,通过蝙蝠算法的收敛特性,不断迭代寻求问题的最优解,从而不断优化传感器节点的部署.Matlab仿真表明:提出的算法可以显著改善传感器节点的覆盖密度,并且节点分布也相对比较均匀.     

无线传感器网络移动未知节点的混合定位算法

针对无线传感器网络中移动节点定位问题,提出一种移动未知节点的混合定位算法。该算法在预测和过滤阶段均作了改进。在预测阶段,根据未知节点在t时刻接收到的锚节点信息个数区分四种情况进行讨论,选择最适合的方法来缩小采样区域;在过滤阶段,针对预测阶段四种不同的可能情况判断是否需要过滤。仿真结果表明,该算法在显著地缩小了采样区域的同时,提高了采样成功率和定位精度;减少了采样次数和计算量,降低了能耗,延长了网络的生存周期。     

基于传感器网络的水下声音源定位方法研究

提出一种分层结构的自组织无线传感器网络(WSN)用于水下声音源的定位研究,可以广泛应用于军事、民用监控等场景;在修正的声音源衰减模型基础上,提出一种改进的非线性最小二乘算法以及极大似然算法用于水下声音源定位;仿真试验对比研究了两种算法在不同的传感器节点以及背景噪声情况下对预估定位误差的影响;试验结果表明了这种分层结构的WSN用于水下声音源定位是可行的,同时验证了最小二乘算法以及极大似然两种算法定位的有效性。     

水声传感器网络仿真框架UASNSF的设计

仿真是目前水声传感器网络的主要研究手段,在总结现有水声通信网络仿真工作的基础上,提出了水声传感器网络仿真框架UASNSF,并对其体系结构、组成模型、应用场景等几方面进行了描述,最后通过一个典型的水声传感器网络仿真应用,对该框架的实用性进行了验证.仿真结果证明,该仿真框架兼顾了模型准确性和仿真效率,可以方便地实现对水声传感器网络系统的全面模拟,为水声传感器网络的研究与设计提供了较好的实验平台.     

传感器网络中改进的粒子群优化定位算法

为提高无线传感器网络节点粒子群优化(PSO)定位算法的收敛速度与搜索性能,将惯性权重的非线性调整策略及目标值排序的思想引入其中,从而实现对算法的改进,并将改进后的算法应用于传感器网络节点的定位。最后,通过仿真实验分别比较了在不同的锚节点密度、网络连通度以及测距误差下,该算法与标准粒子群优化算法及最小二乘法的定位结果。结果表明,改进后的算法不仅有效地抑制了测距累计误差,而且提高了收敛速度,该方法用于传感器网络节点的优化定位是可行的。     

被动声传感器网时延概率定位算法

声传感器测量目标发出的声波信号存在纯方位量测、时延较大的特点,通过对多个声传感器组网,可以实现对目标的定位和时延校准处理.提出了一种被动声传感器网时延概率定位的综合处理算法.首先,对多个传感器量测数据进行动态选择,选出测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位,获得目标初始位置;其次,进行时延校准处理,并重新确定测向线交角更接近90°的两个传感器量测数据进行交叉定位.获得新的目标初始位置估计;最后,利用概率定位对新的初始位置进行概率修正,进而获得目标较为准确的位置估计,形成航迹.仿真结果表明,此算法具有计算量小,实时性强,定位精度高的特点.     

一种改进的煤矿井下无线传感器网络定位算法

针对煤矿井下巷道狭长,传感器节点分布不均匀,环境恶劣,井下人员定位不明确。传统算法定位精度不高。为此,提出一种改进DV-Hop的煤矿井下节点定位方法,利用无线信号同种介质中传播速度不变性,并利用节点间数据包传送时间对未知节点的估计距离进行修正。实验结果表明,改进算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度,减少了定位误差,更加适合于类似于煤矿井下场景的定位需求。     

基于潜艇深度的水下传感器网络部署

针对三维水下无线传感器网络在反潜方面的应用,利用潜艇出现深度信息的先验概率模型,提出一种基于潜艇深度的部署算法。节点采用均匀部署,依据潜艇可能出现的深度信息,对潜艇出现概率较大的区域,休眠较少的节点,增大活跃节点的密度,提高覆盖率;对其它区域,增加休眠节点的数目,以减小活跃节点的密度,降低覆盖率。仿真结果表明,本算法可以在保证较高覆盖质量的前提下,降低网络的整体能耗,延长网络生存时间。     

一种基于水声DTN网络的QoS路由算法

以鲸鱼作为DTN移动节点,研究水声特殊环境下的网络QoS路由。针对网络能量和带宽受限的情况,提出一种基于节点移动模型的QoS路由算法。理论分析和实验表明,该算法在丢包率、能量消耗以及时延方面达到了设计的预期目的。本工作对保护濒临灭绝的鲸鱼、实现海洋观测及资源勘探等方面具有重要的意义。     

基于分簇的水声传感器网络多跳路由算法

分簇算法是指将网络分割成簇,建立多级网络,最早是由Wendi Rabiner等人在2000年提出,应用到无线传感器网络的LEACH协议中,然而分簇在水声传感器网络中的应用还存在众多弊端。为使其更好地应用到水声传感器网络中,本文将多跳引入到分簇路由协议,从网络的节能和效率角度出发,提出一种基于分簇的水声传感器网络多跳路由算法。该算法根据节点所在区域将网络划分为多个簇,每个簇创建一个子网络并创建对应的簇路由表,节点根据下一跳的状态动态修改路由,采用多跳方式传输数据,利用仿真实验的方法验证算法的优势。     

基于平均跳距的水下传感器网络节点定位算法

在分析DV-Hop定位算法优缺点的基础上,针对其平均跳距误差大的不足,提出一种基于平均跳距的水下传感器网络节点定位算法. 该算法对平均跳距进行两次改进. 首先,锚节点利用边界锚节点和其一跳邻居的锚节点计算平均每跳距离. 其次,未知节点收到各锚节点的平均距离广播分组包,根据其到各锚节点的跳数按权重比例公式计算出最终的平均每跳距离. 仿真实验表明,经过两次改进,该算法优于传统DV-Hop定位算法,提高了定位精确度.