无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

基于统计参数优化的质心定位算法探讨

针对传统接收信号强度指示(RSSI)算法对于复杂环境的适应能力弱的问题,对基于RSSI的质心定位算法进行统计参数改良优化,提高定位精度。在充分分析传统基于RSSI的质心定位算法的基础上,运用最小二乘法改进模型参数,用平均权重优化质心算法极大似然估计过程,对传统质心定位算法进行优化改进。实验结果表明,改进后的定位算法精度有较大提高,在增加参考节点情况下,定位精度增加更为明显,具有良好的定位效果。基于统计参数优化的质心定位算法有效提高了RSSI定位算法的定位精度。     

基于RSSI修正加权质心的定位算法

研究了适用于室外空间的修正加权质心定位算法,该算法对接收信号强度指示测距原理进行分析,可在未知路径衰落指数的情况下,将距离关系转化为接收功率关系,通过高斯滤波处理得到RSSI测量距离,将其倒数作为修正加权质心定位的加权因子;加权质心算法讨论了调整修正系数对算法定位精度的影响,通过比较分析得出室外环境时理想的修正系数.通过仿真实验表明,改进后算法动态调整系数为4时,定位精度最高为0.5190m,可以满足实际定位需求.     

基于接收功率电平的三角质心近距离定位算法

针对无线传感器网络中近距离定位精度较低的问题,提出了一种基于接收功率电平(RPL)的免标定三角质心定位算法.该算法使用无线信号参数RPL代替传统接收信号强度指示(RSSI),应用于测距模型中,与传统三角质心定位模型相结合,从而达到降低测距误差、提高定位精度的目的.通过仿真实验,将基于RPL的三角质心定位算法与基于RSSI的三角质心定位算法进行对比,结果表明:在实验环境下,基于RPL的三角质心定位算法比基于RSSI的三角质心定位算法精度提高了59.02％,定位精度有明显提升.     

基于权重动态离散模型的WSNs定位算法

针对测距误差和距离权重对定位误差的影响,提出一种离散距离权重动态修正的定位算法。算法首先分区域获取动态路径损耗指数,建立接收信号强度测距简化数学模型,抑制接收信号强度测距误差。然后将静态距离权重因子离散化,为离散距离权重匹配动态权重系数,并在划定的动态取值范围内寻找最优权重系数,权重系数与接收信号强度正相关。基于MATLAB平台仿真结果表明,与其他算法相比,该算法能够较好地抑制接收信号强度测距的误差影响,显著降低平均定位误差,提高定位精度。     

基于接收信号强度指示的改进质心定位算法

传统质心定位算法虽然简单易行、成本低,但仅为粗略的定位估计方法,定位精度亟需改善.针对该问题,通过优选信标节点,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)数据的改进质心定位算法,有效克服了传统质心定位算法"通信半径越大,定位精度反而下降"的缺点.通过MATLAB仿真验证算法的有效性和可靠性.     

基于优化RSSI精度的WSN加权质心定位算法

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。     

一种改进的质心定位算法

在无线传感器网络中,确定传感器节点的位置至关重要.通过对传统的质心定位算法进行分析,考虑到接收信号强度直接影响到未知节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的改进的质心定位算法.该算法将每个未知节点的通信区域划分为6个部分,通过比较RSSI,找到对未知节点更为精确的估计区域,从而对未知节点作出更为精确的位置估计.仿真结果表明,相比于原始的质心定位算法,改进后的质心定位算法大大提高了无线传感器网络节点的定位精度.     

基于PSO-GSA优化的井下加权质心人员定位算法

针对煤矿复杂环境中,接收信号强度指示的人员定位精度较低,难以动态跟踪参数变化的问题,提出一种利用改进的引力搜索算法应用于加权质心定位中进行井下人员定位的方法。先采用对数距离路径损耗模型得到信标节点到未知节点的距离,然后通过加权质心定位算法对未知节点定位;最后利用粒子群万有引力混合算法对相关参数和估计的位置信息进行优化。实验结果表明,该方法能够增强对环境变化的自适应能力,更有效地提高定位精度。     

基于RSSI的无线传感器网络修正加权质心定位算法

提出了一种基于接收信号指示强度(RSSI)的修正加权质心定位算法,它区别于以往的加权质心定位算法,在该算法中采用测试距离倒数之和代替距离和的倒数作为权重,同时提出了修正系数的概念,避免了信息淹没现象,提高了定位精度。仿真结果表明,本文算法定位精度较之前的加权质心定位算法有了明显提高,最高可达17.83%。