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为消弱接收信号强度指示误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,提出基于优化接收信号强度指示测距精度的加权质心定位算法。该算法根据接收信号强度指示(RSSI)和链路质量指示(LQI)在不同距离段的衰落曲线起伏的波动状况,采用分段测距的方法优化RSSI的测距精度,接着将优化后的距离值作为加权质心算法的权值因子对节点进行定位,进而提高定位精度。实验结果验证了该优化算法的有效性。 相似文献
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网络节点采集的数据、对目标的追踪、网络拓扑管理等都需要确定的位置信息才有意义,因此节点自定位技术是大多数应用的基础和前提。RSSI测距技术广泛应用于WSN节点定位中,但其测距误差较大,直接导致节点自身定位精度不高。针对此类情况,文中通过对无线电传播路径损耗模型以及大量实测数据的分析,提出了一种基于误差校正的定位优化算法。利用量子粒子群优化算法将存在偏差LQI值进行优化,从而对误差进行补偿。实验结果表明,量子机制的引入解决了局部优化的问题,同时使原有算法的优化性能得到一定程度的提高,具有普遍应用意义。 相似文献
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提出了随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法,并将该算法应用于接收信号强度指示(RSSI)定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差.在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法.实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法收敛速度快,稳定性能好,精度高,适用于WSNs节点定位问题. 相似文献
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基于RSSI值的测距技术中,通过对天线全向性问题的分析,提出基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的定位算法。利用基于RSSI值的测距模型进行距离测量,并使用Unscented卡尔曼滤波算法估计节点坐标。由于RSSI值的测量和测距模型参数受到环境的影响,采用高斯滤波对RSSI值进行优化,对环境参数使用线性回归算法进行优化并采用自适应机制更新。通过与最大似然估计法(ML)的比较实验表明,该算法能有效地减小定位误差,提高定位精度。 相似文献
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李国柱 《计算机测量与控制》2014,22(9):2853-2855
节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一;针对粒子群优化(PSO)定位方法的定位精度依赖于测距模型参数与实际值的符合程度,在接收信号强度指示(RSSI)测距模型的基础上,提出一种测距模型参数估计的三维定位算法;该方法无需计算距离,将未知节点的位置和RSSI测距参数作为自变量,以信号强度误差为目标函数,采用粒子群优化算法估算未知节点坐标;仿真结果表明所提算法不依赖于测距模型参数的选取,并取得了理想的定位精度。 相似文献
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设计了一套基于粒子群算法的ZigBee无线传感网络3D定位算法。采用ZigBee节点JN5148进行测距,并对测距效果和误差进行分析。在设计粒子群算法目标函数时,根据测距距离远近赋予数据不同权重。仿真实验证明,本文定位算法性能良好。 相似文献
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节点定位是无线传感器网络(WSNs)的关键技术之一.接收信号强度指示(RSSI)测距技术以其不需增加任何额外的硬件设备的特点在节点定位中得到广泛应用.为了提高定位精度,在RSSI测距的基础上,提出将粒子群优化算法( PSO)引入节点定位中.首先由RSSI测得未知节点与锚节点的距离,然后应用PSO算法计算出未知节点的估计... 相似文献
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针对由测量误差造成的无线传感器网络定位精度不高的问题,提出一种混合粒子群和差分进化的节点定位算法(HPSO-DE)。首先,对粒子群算法的惯性权重进行自适应更新,使得每个个体随着迭代次数的增加而增大,进而提高其全局探索能力,然后改进差分进化算法的变异策略,从而提高该算法的局部寻优能力,之后将个体先经过改进的粒子群算法优化,低于平均适应度值的个体继续通过改进的差分进化算法优化,从而得到HPSO-DE算法。HPSO-DE算法继承了二者的优点,提高了该算法的最优解精度和收敛速度。最后在无线传感器网络节点定位模型中应用HPSO-DE算法,仿真结果表明,所提HPSO-DE算法在测距误差为30%时,定位误差比PSO和DFOA分别少2.1m和1.1m,具有更高的定位精度和更强的抗误差性能。 相似文献
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在三维无线传感器网络中,采用非测距定位方法 DV_Hop时,由于三维空间中节点分布复杂,测距误差增大,定位准确度迅速降低,为了提升它的准确度,提出一种改进的DV_Hop定位方法,使用最小均方差估计未知节点与已知节点之间的距离,定位结果用粒子群算法优化,以距离误差因子加权均方误差作目标函数,采用凹函数递减策略,提前进入局部搜索,提高定位准确度。仿真结果表明,相同条件下,改进的DV_Hop算法定位准确度要优于传统DV_Hop算法。 相似文献
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针对基于接收信号强度指示(RSSI)的无线传感器网络(WSNs)节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题,提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法.该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值,利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位.仿真和实验结果表明,该算法可以有效抑制异常RSSI值,显著提高节点定位的准确性和稳定性,而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图. 相似文献
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为了提高基于接收信号强度(RSSI)定位算法的定位精度,提出基于RSSI改进的混合蛙跳的定位算法(MRSSI-SFL)。MRSSI-SFL算法用正态分布优化RSSI值,降低测距精度。再利用加权质心定位算法进行粗略定位,并依此估计设置搜索区域,随后利用蛙跳算法进行迭代求精。实验结果表明,相比基于RSSI测距的加权质心定位算法,提出的MRSSI-SFL定位算法有效地提高了定位精度。 相似文献
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为了降低由声速不确定引起的水下声学定位误差,提出一种基于区域划分自适应粒子群优化的超短基线定位算法.该算法将声速作为未知量,利用冗余的定位信息构建定位模型,针对标准粒子群算法收敛速度慢及容易早熟的问题,采用区域划分的方法动态调整粒子的惯性权重和学习因子,达到寻优能力与收敛速度的平衡,并引入自适应变异操作避免种群陷入局部最优解.仿真实验表明,所提出的算法能够有效提高声速未知情况下超短基线系统的定位精度. 相似文献