基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

对移动信标节点的无线传感器定位路径进行研究分析,分析规律性折线路径,随机路径和虚拟力方法路径的缺陷,结合两者优点,提出改进的自适应的动态路径。采用matlab仿真工具,结合RSSI测距方法以及无线传输模型,对改进算法进行仿真验证,得到更高的覆盖率和更小的误差率,从而减小了网络硬件成本,更能满足无线传感器网络定位的实际应用。     

基于EKF的无线传感器网络移动信标定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度较低的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的移动信标节点定位算法.该算法采用等距三重优化覆盖思想确定虚拟信标分布,利用蚁群算法获取最优遍历路径,同时引入扩展卡尔曼滤波算法以提高节点定位精度.通过对节点通信半径、虚拟信标数目、路径长度、迭代次数等参数分别进行仿真验证,结果表明本文算法定位精度明显优于普通质心定位算法,同时该算法在提高网络覆盖度、降低网络成本等方面也有较大优势.     

传感网络中基于移动信标的网格扫描定位算法

节点定位是传感网络最基本的技术之一,对此提出一种基于移动信标的网格扫描定位算法(Mobile Beacon Grid-Scan,MBGS)。该算法在网格扫描定位算法基础上,利用一个移动信标巡航整个传感区域,产生大量的虚拟信标,提高网络信标覆盖率,然后普通节点利用这些信标信息减小其可能区域(Estimative Rectangle,ER),并把新可能区域网格坐标质心作为其最新估计坐标。仿真结果表明,与Bounding Box、质心定位算法以及传统的网格扫描定位算法相比,MBGS定位方法的定位精度更高,算法性能更加稳定。     

基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法

节点定位是无线传感器关键技术之一,针对固定多锚节点方法定位精度低的缺陷,为了提高无线传感器的定位精度,提出了一种基于改进单锚节点的无线传感器网络节点定位算法(SFOA-SVM)。首先采用单移动锚节点在无线传感器网络中移动,构建无线传感器定位模型的学习样本,然后采用SVM构建节点定位模型,并采用渔夫捕鱼算法模拟渔夫捕鱼行为找到最优SVM参数,最后采用仿真实验测试节点的定位性能。结果表明,相对于其它定位算法,SFOA-SVM提高了无线传感器节点的定位精度,具有一定的实际应用价值。     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

无线传感器网络中基于无需测距的节点定位算法定位精度不高,一般应用在粗精度定位中。为了提高基于无需测距的DV-Hop算法定位精度,利用最小均方差准则改进算法,通过修改指数值精化平均每一跳距离,提出不同通信半径、不同锚节点覆盖率下的最佳指数值概念,并应用在一种锚节点均匀分布环境中,进一步提高定位精度。MTLAB仿真结果表明,在最佳指数值下,改进的算法在不同锚节点覆盖率、不同通信半径下能提高定位精度,同时不会增加节点能量消耗与硬件成本。     

一种基于多权值优化的无线传感网分簇算法的研究

在无线传感网(WSN)中,网络的拓扑结构影响传感器节点的负载平衡,关系网络的容量与生存周期,而分簇结构是一种有效的拓扑控制方式。该文着眼于无线传感网络的拓扑结构,提出基于多权值的分簇算法MWBC(Multi-WeightBasedClustering),在初期通过节点间的信息交互,获得较多的局部网络信息,如:节点的度、当前能量值、发射功率、链路质量、相对位置等,在此基础上根据不同的网络应用背景作出不同的分簇决策,并预设簇的最大规模以利于接入协议的资源管理与分配。仿真结果表明,与具有代表性的分簇算法LEACH与HEED相比,在分簇的合理性上有较大的优势。     

一种无线传感器网络中 DV-Hop定位的改进算法

针对无线传感器网络中经典定位算法 DV-Hop 存在定位精度低的缺陷,提出了一种改进算法。在传统 DV-Hop 算法的基础上,首先采用最小均方误差准则校正信标节点的平均每跳距离,然后对各未知节点到参考信标节点的平均每跳距离进行加权处理,最后通过参数分析,对未知节点进行位置修正。仿真实验结果表明,改进算法相比于传统的 DV-Hop 定位算法以及已有的改进算法具有很高的定位精度,并且无需增加额外的硬件设施。因此在工程上具有很好的实用性。     

移动无线传感器网络节点的定位

文中在MCB（Monte—Carlo Localization Boxed）定位算法的基础上提出了一种新的移动无线传感器网络（Mobile Wireless Sensor Networks）节点的定位算法——权重MCB算法。MCB算法在定位过程中,在采样和滤波阶段用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,而没有应用到邻居节点的位置信息。权重MCB在定位过程中不仅用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,还应用到了一阶邻居节点的采样集合里的采样点（即一阶邻居节点的估计位置）,从而改进了定位精度。对比MCB算法,权重MCB算法对定位精度的改进为13％～18％。     

无线传感网络(WSN)研究

随着智能化、网络化传感器技术的日益成熟,具有潜在的巨大应用价值的无线传感网络引起人们的重视与研究.文章介绍了无线传感网络的特点和结构形式,并对传感网络目前的研究动态、研究方向以及挑战作了重点介绍,同时对其广泛的应用前景做了描述.     

一种基于加权处理的无线传感器网络平均跳距离估计算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距离值,而单个锚节点估计的平均跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距离。本文提出了一种基于加权处理的平均跳距离估计算法,考虑多个锚节点估计的平均跳距离值,根据距离未知节点的跳数进行加权,使网络平均跳距离的估计更加准确,从而提高定位精度。仿真结果表明,与DV-Hop算法的平均跳距离估计算法相比,本文算法更准确地估计平均跳距离,降低了均方根误差,并提高了定位精度。     

城市移动无线传感器网络协同定位算法

随着无线传感器网络研究和应用的发展,城市规模的无线传感器网络开始出现,然而,其大规模、低成本、移动性和节点稀疏性等特性都给定位带来了困难.基于城市移动无线传感器网络的一种典型应用,研究了不依赖全球定位系统的无线传感器网络的定位问题,在曼哈顿环概率移动模型的基础上设计定位算法,并从理论和仿真两方面分析了该算法的收敛性和稳定性.     

一种基于迭代聚类的无线传感器网络定位算法

In wireless sensor networks, node localization is a fundamental middleware service. In this paper, a robust and accurate localization algorithm is proposed, which uses a novel iterative clustering model to obtain the most representative intersection points between every two circles and use them to estimate the position of unknown nodes. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms other localization schemes (such as Min-Max, etc.) in accuracy, scalability and gross error tolerance.     

无线传感网自适应能量驱动簇头轮换算法研究

分簇结构是大规模无线传感网(WSN)的一种有效的拓扑管理方法。在这种结构下,由于簇头(Cluster Head,CH)节点的能耗速率远高于簇成员节点(Cluster Member,CM),需要做簇头轮换以平衡网络能耗。该文分析了基于能量驱动的簇头轮换策略,并提供一种基于簇头节点实时负载来估计其启动轮换的能量阈值的自适应簇头轮换算法(Adaptive Cluster Rotation Algorithm,ACRA)。仿真结果表明,与现有算法如LEACH,EDAC等比较,ACRA算法最少化簇头轮换次数,延长了网络生存时间。     

一种适用于移动传感器网络的增强型蒙特卡罗定位跟踪算法

该文提出一种在低锚节点密度的移动传感器网络中实现定位跟踪的方法。利用受控的洪泛方式提高锚节点利用效率,采用遗传交叉操作加快预测阶段的抽样,采用插值方法对节点运动速度及方向进行预测,利用位置估计精度优于自身的1跳邻居节点的信息强化滤波条件。仿真实验结果表明,该文算法与传统算法相比加快了收敛速度,提高了定位精度,改善了在低锚节点密度时的性能。     

无线传感器网络在国民经济中的应用

以数据为中心的面向应用的无线传感器网络是一种新型网络。其网络的特点决定了在军事和民用领域的应用很大机会。无线传感器网络特别适用于设备成本较低、传输数据量较少、使用电池供电并且要求工作时间较长的应用场合。随着关键问题的不断解决,无线传感器网络对未来社会进步将发挥巨大的作用。     

无线传感器网络安全研究与分析

本文简要介绍了无线传感器网络的技术，分析了无线传感器网络的安全机制，分析了物理层，链路层和网络层的攻击和防御等问题，并对解决这些安全问题的关键技术进行了讨论。     

一种基于网络密度分簇的移动信标辅助定位方法

现有移动信标辅助定位算法未充分利用网络节点分布信息,存在移动路径过长及信标利用率较低等问题。该文把网络节点分簇、增量定位与移动信标辅助相结合,提出了一种基于网络密度分簇的移动信标辅助定位算法(MBL(ndc))。该算法选择核心密度较大的节点作簇头,采用基于密度可达性的分簇机制把整个网络划分为多个簇内密度相等的簇,并联合使用基于遗传算法的簇头全局路径规划和基于正六边形的簇内局部路径规划方法,得到信标的优化移动路径。当簇头及附近节点完成定位后,升级为信标,采用增量定位方式参与网络其它节点的定位。仿真结果表明,该算法定位精度与基于HILBERT路径的移动信标辅助定位算法相当,而路径长度不到后者的50％。     

无线传感器网络在医疗中的应用

首先简介无线传感器网络的体系结构以及无线传感器网络在医疗中的应用情况,接着对无线传感器网络医疗监护系统的体系结构以及监护节点的设计进行阐述,最后,阐述无线传感器网络应用到医疗监护时存在的挑战。     

采用RSSI提高无线传感网络定位精度的算法

为了提高无线传感网络中节点的定位精度,同时又希望降低节点的定位开销,提出接收信号强度(RSSI)定位算法。以RSSI和三边定位原理为基础,详细阐述了该算法的定位思想,以伪代码的形式描述未知节点定位的实现过程。从存储、计算和通信开销3个方面与ALA方案做了定性分析,针对不同的冗余系数、不同的定位轮数和不同的信标数量进行了仿真,与ALA方案做了定量分析。分析结果表明,该算法达到了提高无线传感网络定位精度的目的。     

无线传感器网络中一种基于定向天线的节点定位算法

节点定位问题是无线传感器网络中的一个基本而非常重要的问题。已有的定位算法大致可以分为两类:基于测距的和无需测距的。基于测距的定位算法需要额外硬件的支持,成本较高,不适用于大规模的传感器网络;无需测距的定位算法不需要额外硬件的支持,是解决传感器网络节点定位问题的一个较为经济适用的方法。本文提出了一种新的基于定向天线的无需测距的分布式定位算法。其主要原理在于利用定向天线确定邻居节点之间的相对位置,然后判断未知节点是否在锚节点构成的三角形内。仿真研究表明,提出的算法是有效的,能够取得较好的定位精度。