基于双移动锚节点的无线传感器网络定位算法

为提高无线传感器节点的定位精度，降低定位能耗，提出一种基于鲸鱼优化算法和双移动锚节点的定位算法。使用两个移动锚节点按照设计的移动路径遍历整个部署区域，使用加权质心算法估算节点大致位置，使用鲸鱼优化算法提高定位精度。仿真结果表明，提出的路径比PP-MMAN、GTURN和GSCAN等其它使用多个移动锚节点的路径更短，降低了移动锚节点的能耗；所提路径规划算法配合使用鲸鱼优化算法的定位精度较高，受通信不规则度和测距误差的影响较小。     

矿井定位系统的测距调度算法

针对矿井定位系统中邻近节点间同时测距时产生信号干扰和冲突,造成定位精度下降和节点能量浪费的问题,提出一种按需测距调度算法。采用移动节点主动提出定位请求、锚节点动态自主配组的方式,以有效避免矿井定位系统中的测距冲突,降低定位盲区的影响。仿真结果表明,与基于固定配组的调度算法相比,该算法具有更高的定位覆盖度和更低的定位时延,能降低移动人员的定位误差。     

基于三边定位的WSN锚节点加权补偿算法

为了有效抑制复杂环境对无线传感器网络节点定位精度的影响,以三边定位算法为基础,提出了一种锚节点加权补偿定位算法.该算法利用锚节点自身的定位功能,通过加权质心方法获得定位系统在锚节点附近的区域定位误差,并对该误差进行补偿,从而提高该区域盲节点的定位精度.实验结果显示,该算法简单有效,具有普遍应用意义.     

基于移动锚节点的改进DV-Hop算法

DV-Hop是一种典型的无须测距的定位算法,针对该算法在定位过程中存在的定位精度不高的问题,提出了一种基于移动锚节点的改进算法。利用锚节点的移动形成多个虚拟锚节点,有效减少了锚节点的使用数量;并在原算法基础上,修正平均跳距,使其更接近真实值。仿真结果表明:改进算法定位误差比传统DV-Hop算法平均降低了约 30%,大大提高了定位精度。     

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.     

无线传感器网络节点自定位技术

节点位置信息是许多无线传感器网络应用的基础,节点自定位技术在无线传感器网络中具有重要地位。目前已经出现了各种节点定位算法,其中的KPS算法不需要锚节点和复杂的测距技术,具有一定的优越性,但当网络部署在非理想的环境中时,存在定位精度较低的问题。该文针对这一问题,提出了利用运动学定位方法对KPS算法中的参考节点位置进行修正,从而提高节点定位精度。仿真结果表明,改进算法能够明显提高非理想环境中的节点定位精度。     

一种基于锚节点分簇的传感器网络节点定位方法*

提出一种基于锚节点分簇的节点定位方法,该方法以锚节点为中心自适应构建成簇,并将处于多个簇重复覆盖的节点作为伪锚节点。在测距方法构建节点间距离矩阵基础上,结合多维尺度分析和锚节点位置信息实现了对节点进行相对位置定位,并通过伪锚节点与锚节点位置信息进行坐标变换实现了绝对位置智能定位,提高了定位的准确性。仿真结果表明,该方法定位精度高,对测量误差、节点连接度以及锚节点比例的变化有很强的鲁棒性。     

基于锚节点分布特性的跳距修正的DV-Hop定位算法

多数DV-HOP定位算法没有考虑锚节点分布的不均匀对定位精度的影响.为此,提出一种新的跳距修正的DV-HOP定位算法(Hop-distance-Corrected DV-HOP,HDCD).基于锚节点的分布特性,HDCD算法通过全局锚节点信息对跳距进行修正.并考虑未知节点局部锚节点对定位精度的影响,对未知节点的测距进行修正,降低测距误差.最后,利用最小二乘法估计未知节点的位置.仿真结果表明,相比于传统的DV-HOP算法,HDCD算法降低定位误差.在锚节点分布不均匀的环境下,HDCD算法仍能够获取较高的定位精度.     

一种传感器网络高精度定位系统:设计与仿真

针对特定应用场景,提出了一种基于测量多路到达信号相位差的定位方案。在方案中,目标节点发送宽带FM调制信号,锚节点通过多个天线接收目标节点发来的FM信号,估计出这些天线接收信号之间的相位差,通过TDOA定位算法获得目标节点的位置。给出了定位系统的设计方案以及定位流程。用SystemView工具对提出的方案进行了仿真,详细分析了测距模块和系统定位精度。综合比较其他定位系统,得出该系统更适合应用场景的结论。     

基于改进引力搜索算法的室内定位锚节点部署方案

在室内定位场景中,锚节点的部署对定位性能具有重要影响.考虑存在障碍物的室内环境,基于缺少环境详细信息或者缺少设备模拟室内信号传播的基本场景,综合考虑可定位率、定位精度以及是否冗余部署的指标,设计一种新的评价函数,并利用改进的引力搜索算法(GSA)进行求解,在可接受时间成本内得到室内定位锚节点部署问题的较优解.仿真实验中将所提出算法与3种参考算法进行对比,在定位率、几何精度因子(GDOP)值、定位误差等方面所提出算法都表现出较优的性能;同时,针对考虑部分因素的评价函数进行比较,通过对多个指标项的分析,证实所提出的评价函数可以获得较优的锚节点部署方案,从而能够有效改善锚节点拓扑,提高定位性能.     

基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法

针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟力移动锚节点,在降低定位成本的同时可使锚节点移动路径遍历整个网络空间且不会进入网络空洞区域;通过RSSI值辅助测距与三维跳距加权修正节点间跳数和跳距,利用所有锚节点定位误差修正各未知节点估计坐标;同时,结合最大似然估计法对邻居节点数不小于3的节点继续精化,以进一步降低定位误差.     

基于跳距修正与狮群优化的WSNs三维定位算法

针对DV-Hop在三维空间中存在定位误差,为提高节点定位精度,提出一种基于跳距修正和狮群优化的WSNs三维定位算法(HCLSO-3D).首先,通过多通信半径传播,对节点跳数进行精确划分,得到优化跳数值.其次,使用相似路径搜索算法获取与待定位节点到相应锚节点之间最相似的锚节点对的路径,对此路径平均跳距值进行修正,得到待定位节点到目标锚节点的平均跳距.最后,利用狮群算法优化求解待定位节点坐标位置.仿真结果表明,在同样的网络环境下,HCLSO-3D算法与3D-DV Hop定位算法和文献[16]定位算法相比,定位精度明显提高.     

基于RSSI的自适应权重定位算法

在室内环境中,由于存在多径、反射的影响,采用传统的静态权重质心定位(SWCL)方法无法得到准确的定位精度.针对这一问题,提出了一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)的动态自适应静态权重质心定位(RSSI—DA—SWCL)算法.对RSSI测距算法优化,消除不同发射功率和其它突发干扰对测距的影响;利用锚节点和未知节点距离等信息,让锚节点自适应地获得最优的权重系数,从而提高定位精度;将RSSI—DA—SWCL算法在ZigBee平台中实现,并通过Maltab仿真和实测实验对算法进行验证.结果表明:和传统的定位算法相比,提出算法具有更优的定位精度.     

基于RGM算法的锚节点布点算法

目前所有的定位算法都将研究的重点放在如何提高定位精度上面却很少研究如何布置锚节点,只是在算法中随意的选取满足条件的锚节点,然而算法并没有明确的对锚节点的布置提出要求,所以想要随时都能获取合适的锚节点只能随机布置大量的锚节点.然而大量的增加锚节点的数量势必极大地提高系统的成本并且在实际的布置操作中也是不现实的.针对以上问题,文章在RGM算法的基础上提出一种优化布点的算法.算法通过细致的分析每组定位单元在定位区域的覆盖情况,在满足定位精度条件的基础上计算出每一个锚节点的布置坐标并对锚节点的数量进行精简.仿真实验表明,按照该算法来布置锚节点不会降低定位精度.     

椭球约束下减小三维定位中的非视距误差

采用精度较高的TOA测距方法对位于三维表面的节点进行定位时,非视距传播现象会造成测距值出现较大的正向误差。针对非视距误差提出一种判别算法,对参与定位的锚节点进行筛选,剔除掉非视距误差较大的锚节点,再用残差加权算法进行最终的位置估计。与最小二乘法和残差加权法相比,能够有效地减小非视距误差的影响,具有更高的定位精度。     

多功率锚节点辅助的DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及通信半径之内相邻节点跳距时存在较大误差,提出了一种锚节点辅助的分布式定位算法。此算法不需要任何测距技术支持。它是利用锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息记录。此外还考虑了用全网锚节点来修正单独锚节点的平均每跳距离,用极大似然法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,可适合实际定位情况且具有较高的定位精度。     

基于移动锚节点无线传感器网络定位的算法

无线传感器网络应用在很多场合中,监测目标进行定位和跟踪是最基本的应用。在无线传感器网络中基于移动锚节点的定位算法进行设计仿真,网络部署成本显著减少。节点能耗减少,运行时间延长,而且在网络边缘上的节点100％都能获得节点位置．该设计算法能得到完整的网络信息,即使在网络节点出现故障后,通过移动锚节点来重新确认所有无故障节点的位置,进行重新定位。     

基于RSSI测距修正的无线传感器网络四边形加权质心定位

针对无线传感器网络节点使用RSSI测距容易受外部环境影响以及考虑到实际应用中部分锚节点受环境影响出现本身精度差甚至无法定位的问题,提出了基于RSSI测距修正的四边形加权质心定位方法。首先采用高斯滤波器去除波动大的RSSI值,并使用中值加权方法对滤波后的RSSI值进行计算,得到最优的RSSI值;其次为了降低单个锚节点的权重使用四边形加权定位方法。最后对提出的方法进行仿真,实验结果表明本文提高了定位精度,且性能稳定。