无线传感网络基于协作模式节点定位研究

提出了一种新的基于刚性图理论和遗传算法的节点定位算法,以无线传感器网络节点的有效定位为基础,利用刚性图理论形成局部定位协作体,采用遗传算法实现节点位置的估算。该算法的特点是在形成定位协作体阶段利用节点多跳信息实现高定位率,利用节点间的测距信息实现高定位精度和高定位率。仿真实验表明,所提出算法的定位率比仅利用单跳信息时的定位率提高一倍,当测距误差Re=0.05R时,平均绝对定位误差为0.073R;当测距误差Re=0.1R时,平均绝对定位误差为0.14R。     

遗传-禁忌搜索优化的三维DV-Hop定位算法

为进一步提升无线传感器网络的定位精度和稳定性,提出了一种利用遗传-禁忌搜索法改进的三维distance vector-hop （DV-Hop）定位优化算法（TDGT）.首先利用最优跳数、跳数调整因子以及锚节点距离误差加权值对DV-Hop中的节点间跳数和平均跳数进行改进和修正,降低了算法的定位误差;其次将具有快速搜索能力的禁忌搜索引入遗传算法中进行寻优,提升了算法的搜索效率和定位准确性.仿真结果表明,TDGT与现有的无线传感器网络定位算法相比,具有更佳的寻优搜索能力、定位精度和稳定性.     

受限浮动水下传感器网络定位

为了确保水下传感器网络节点不会随水流离开监测区域,通常用缆绳把节点与固定在水底的锚相连,使水下节点具有受限浮动性,然而考虑这一重要特性的研究成果非常有限。针对水下节点受限浮动考虑不足的问题,提出了受限浮动水下传感器网络定位算法(restricted floating localization,RFL)。首先,根据水下节点在重力、浮力、水流冲力、缆绳拉力作用下的活动规律,建立受限浮动节点模型;然后,采用一个移动信标辅助定位,该移动信标在部署区域内沿直线移动,每过一段时间变换一次方向并广播位置信息,利用移动信标的位置信息结合水下节点的受限移动规律,通过理论分析推导锚的位置,并通过多次计算取中值以降低锚位置的求解误差;接下来,利用锚和移动信标的位置信息,计算出水下节点的位置。仿真分析了RFL算法中锚位置误差、锚对节点定位的影响以及节点位置误差,并将RFL算法与现有的TL算法、MFLA算法和LSLS算法进行比较。仿真结果表明,RFL算法的平均定位误差分别是TL算法的49.6%,MFLA算法的44.8%,LSLS算法的32.1%,其最大误差与最小误差都小于TL算法、MFLA算法和LSLS算法。RFL算法定位精度高于现有算法,而且具有较好的稳定性,简单可行,具备较高的实用价值。     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

基于最优锚节点的无线传感器网络节点定位算法

由于传感器节点能量受限,定位算法需要综合考虑定位误差、通信和计算开销等多方面的因素。分析了DV-Hop算法定位过程并总结出误差产生的主要原因,针对不同位置锚节点对定位误差的影响,提出了一种基于最优锚节点的定位算法—DV-Hop_Bon(DV-Hopbased on optimal nodes),最后使用Matlab进行了仿真实验,结果表明:新提出的定位算法在拥有较小通信半径情况下,能有效提高定位精度,并可广泛应用于无线传感器网络中。     

DV-HOP三重定位算法

针对传统DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离存在较大误差,提出了一种DV-Hop三重定位算法(TDV-Hop).首先,使用DV-Hop算法得到未知节点的估计坐标.然后,根据未知节点的估计坐标运用DV-HOP算法来估计信标节点的参考位置,同时将信标节点的估计位置和实际位置之间的差值以及权重进行误差修正,然后将它们的差异广播发送给未知节点,未知节点再重新估算其位置.MATLAB仿真实验结果表明,在相同网络环境下,TDV-HOP定位算法能有效减小定位误差并有一定的稳定性.     

无线传感器网络中免测距的节点自定位算法

无线传感器网络定位技术的显著特点,是利用有限的锚节点信息从而实现对全网内所有节点的定位.而同心圆定位方法是精度较高的免测距定位算法,通过将一些与锚节点通信半径最接近点的距离范围形成不同程度的圆环,然后彼此相交增加对未知节点的几何约束关系并对其进行位置估计.仿真结果表明,该算法获得较高的定位精度,同时计算和通信开销适中,不需要节点具备测距能力,是一个可扩展的算法,适用于各向同性的密集网络.     

无线传感器网络自定位算法的研究

针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题,在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上,提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法,在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下,未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明,在节点数相同的情况下,改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法,有更高的有效定位率和更低的平均定位误差,适用于节点稀疏的网络环境.     

无线传感器网络三维节点的插值规划定位

针对无线传感器网络中传感器节点的初始位置未知的问题,提出一种基于插值和规划算法的无线传感器网络三维节点定位算法.该算法利用锚节点坐标将节点所在空间曲面建立,并利用接收信号强度指示（RSSI）值和无线信号传播模型推导出所有可通信节点间相对距离.最后,利用0-1规划在空间曲面上选出满足距离约束且与未知节点数量相同的插值节点,从而估计出未知节点的空间位置.该算法设计简单,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差,并具有良好的稳定性和扩展性.     

基于多元变量泰勒级数展开模型的定位算法

传统Taylor级数展开模型只考虑未知节点和锚节点之间的距离,没有考虑未知节点之间的距离,定位信息不够全面,从而导致定位精度不高。为了进一步提高定位精度,该文提出了一种新的基于多元变量Taylor级数展开模型的定位算法。首先考虑未知节点之间的距离信息,建立新的基于多元变量Taylor级数展开的定位模型。然后,在对新的定位模型求解过程中,采用粒子群算法对未知节点进行定位,获得其位置的初始值。再根据加权最小二乘法求出新模型的解,作为未知节点的估计位置。最后,为评价该算法的性能,对定位结果的克拉美罗界（CRLB）进行推导。仿真结果表明基于多元变量Taylor级数展开模型的定位精度更高,定位误差接近CRLB。     

基于锚节点间距离的改进RSSI测距方法

节点定位是无线传感网络的核心支撑技术之一。为提高接收信号强度指示(RSSI)法的定位精度、消除路径散逸指数,提出一种基于锚节点的模糊C-均值(FCM)校正算法。该算法利用FCM模型对非敏感区的RSSI数据进行处理,筛选出RSSI较优值,并将已知2个锚节点之间的距离与测量得到的RSSI值作为参考,校正被测RSSI值对应的距离,消除路径散逸指数。仿真结果表明,该算法比统计均值模型具有更好的估计精度。     

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。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,提高定位精度。     

基于单元格的无线传感器网络节点定位算法

在一种由基本单元格构成的离散化无线传感器网络模型中,针对典型的Bounding Box定位方法存在的问题,利用所有位置已知的锚节点对于未知节点位置形成的约束,提出了2种分布式的节点定位算法LIE和LIE-R,并对新算法的性能进行了详细的评估。理论分析及仿真实验结果均表明,文中所提出的算法具有良好的定位性能。     

基于锚圆交点加权质心的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点能量有限,基于距离的定位算法有时并不适用的问题,在研究了未知节点与其无线射程范围内的3个锚节点之间的通信约束和几何关系的基础上,提出了一种基于锚圆交点加权质心的定位算法。该定位算法仅基于网络连通性而不需要测量距离,算法计算量小,节点通信开销小。仿真结果表明,当在100m×100m的区域范围内随机部署100个传感器节点,通信半径为30m、锚节点密度为16%时,相对定位误差为22.7%。     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.     

一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法

为了实现无线传感器网络对节点能量的高效利用,提出了一种蚁群优化的分簇路由算法CRAACA。该算法引入簇内平均剩余能量参数,对簇首选择阈值进行改进,以均衡簇内能耗;根据节点间的位置关系建立节点的可中继节点集,控制蚁群算法的搜索空间;蚁群在对可中继节点集进行路径搜索时考虑节点间的距离和节点的剩余能量,以生成节能和较好均衡网络能耗的多跳网络路由;对生成的多径路由依相应概率选择数据传输的路径,提高数据传输的可靠性。仿真结果表明,该算法在网络能量的利用效率、数据传送成功率,以及延长网络生存周期等方面具有较好的性能。     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。