一种无线传感器网络环境自适应的定位算法*

针对基于接收信号强度指示(RSSI)的加权质心定位算法,研究了实际环境中节点的RSSI特性,利用加权多项式法在线拟合出信标节点间距离和接收信号功率的关系,从而不需要计算实际环境中信号衰减因子等参数而实现节点间测距,将估算的距离转换为合适的权值,再结合质心算法实现定位。MATLAB仿真结果表明,该算法具有更好的定位精度和更强的环境自适应性。     

一种环境自适应的无线传感器网络定位算法

在目前无线传感器网络中,接收信号强度指示(RSSI)测距模型严重依赖于信号衰减因子。为解决该问题,提出一种环境自适应的无线传感器网络定位算法。该算法利用改进的RSSI测距方法,通过网络中边与边之间的量化关系,消去信号衰减因子对定位算法的影响,从而使算法能实现对环境的认知。仿真实验结果表明,与传统的MDS-MAP定位算法相比,该算法具有较强的环境自适应能力和较好的定位精度。     

无线传感器网络节点测距模型相关研究

在实际的网络环境中,受障碍物、多径效应、天线辐射模式等影响,RSSI值与距离并非一一对应,而是一个多对多的关系,由此基于经验的接收信号强度（RSSI）测距模型测量距离时误差较大。本文主要介绍RSSI在各种信号传播影响因子下相应的测距模型,并提出相应的应用场景。     

植株对2.4GHz无线信号传播的衰减研究

无线传感器网络在大棚生产中的应用越来越广泛,因此对网络通信质量和可靠性提出更高的要求。在温室环境中,无线信号会因为植物的密集度、高度、距离而出现一定程度的衰减,影响网络性能。应用CC2430芯片测量不同条件下接收功率数据,研究植物障碍物与信号源之间的距离同2. 4GHz信号衰减之间的关系,实验结果为节点有效部署和网络拓扑结构优化提供有力依据。     

一种基于自适应RSSI测距模型的无线传感器网络定位方法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度和环境适应性,研究了环境因素及信道噪声对无线信号传输特性的影响,对测量误差进行修正,得到精确的环境自适应RSSI测距模型,在此基础上结合距离加权修正的改进WELSE算法,得到了一种新的混合定位算法。在ZigBee平台CC2430上的测试结果表明本算法在未知环境中不需要预整定模型参数,在定位精度上,本文算法相比WELSE提高了49%,比WCLA提高了36%,可见其具备优秀的环境适应性和较高的定位精度。     

无线传感器网络环境自适应定位算法研究

节点自身定位是无线传感器网络应用的关键技术之一;针对基于接收信号强度指示(RSSI)的加权质心定位算法,研究了实际环境中节点的接收信号强度指示(RSSI)特性,考虑到RSSI测距模型中信号衰减因子等参数对测距精度的影响,根据信标节点闻距离和接收信号功率的关系利用最小二乘法在线拟合环境测距参数,从而获得适用的信号衰减模理进行测距,将估算的距离转换为权值,再结合质心算法实现定位;MATLAB仿真结果显示,文中算法比加权质心算法具有更好的环境自适应性和鲁棒性.     

一种无线传感器网络自适应定位算法

针对无线传感器网络中未知节点分布不均的问题,提出了一种无线传感器网络自适应定位算法。首先通过遍历未知节点,对区域密度进行划分,自适应改变各个区域信标节点虚拟力系数,使得信标节点合理分布于被监测区域中,提高了定位精度。理论分析和实验表明：算法是行之有效的。     

一种改进的无线传感器网络非测距定位算法

节点定位是实现传感器网络应用的前提,控制节点定位误差成为保证网络正常运行的关键。采用基于测距的定位算法,可以达到良好的精度,但需要测量装置,不适合能量受限的无线传感器网络。本文分析了常用的非测距定位算法,并在此基础上提出了一种改进的基于序列的非测距定位算法,以提高无线传感器网络定位算法的性能。     

测距传感器数据在线自适应加权融合

针对移动机器人的测距系统,采用了红外线传感器与超声波传感器共同测距,避免了因使用单个传感器进行多次测量而降低系统的实时性和产生信号串扰问题;应用自适应加权数据融合估计算法对实时测量数据进行在线融合估计,只对当前采样时刻的测量数据进行自适应加权融合,而各传感器的加权因子则通过传感器的测量数据进行方差在线学习估计以自适应方式进行调整,使融合结果的均方误差始终最小,实现两种传感器在功能上的互补;实验结果表明,该方法提高了整体测距精度,得到了被测距离更加准确的估计.     

传感器信号无线传输新方法

1 引言 在工业控制中,控制计算机经常要对很多传感器检测的信号进行监测,例如设备、部件的位置、温度、速度等,从而按采集到的信息进行相应的控制。有些工业场合,由于各种各样的原因,例如移动、旋转、高温等,传感器和控制汁算机之间进行有线联接有困难,只得采用无线联接。而鉴于有些工业场合常常是环境复杂、干扰大,传统的红外线等方式无法使用。本文介绍的T630/T631芯片对,就能够在相当程度上满足上述应用场合的需要。     

一种基于数据流跟踪的无线传感网能量模型及网络优化

提出了一种基于数据流跟踪的能量模型,通过跟踪数据流在网络中的整个过程来计算全网的能量消耗,是一种不受网络结构限制的普遍适用的能量模型;在此基础上.建立了基于能耗的网络优化模型,针对链式和簇式结构进行了拓扑、功率和路由方面的优化设计,仿真结果证明了理论分析的正确性.     

无线传感器多点组网大气采样器设计

为研究空气污染物扩散情况,基于学习型无线遥控传感器,采用气体直接采样法设计了一种多点组网的便携式大气采样器.可实现灵活多变的大气污染监测采样,对大气污染扩散研究提供有效样本.通过学习型无线遥控传感器的学习功能,实现了多采样器同步采样和延时采样灵活控制,完成采样器组网.采用脉宽调制(PWM)方式调整采样器的采样速度,采样速度0.1～0.8 L/min可调.对该采样器进行了测试,测试结果表明:设计的大气采样器达到预定指标,可以实现大气可靠自动采样.     

基于半马尔科夫链的无线网络能耗模型的研究

在分析无线传感网络能量消耗特征的基础上,根据无线通信环境和节点的状态转换关系,建立了基于半马尔科夫链的无线传感网络的能耗模型,并通过仿真实验验证得出传感节点实际能耗剩余值与所建模型能耗预估值基本相同,从而说明所建立的能耗模型准确有效,为改变传感节点工作状态、延长传感网络使用寿命提供了可靠的节点能量数据.     

WSN中基于能量和距离的自适应分层路由算法

针对无线传感器网络中能量受限的问题,提出了节能的、负载均衡的分层路由算法EDUC（energy-based and distance-based unequal clustering algorithm）。EDUC用基于能量和距离的概率模型产生候选簇头;同时,EDUC利用定时器,使局部区域内剩余能量多的候选簇头成为簇头,并且根据能量和距离计算簇的半径。普通节点根据能量和距离计算候选节点的权值,加入权值最大的簇头。在构建多跳路由时,簇头根据候选节点的剩余能量、簇内和簇间通信代价选择最优的中继节点。在OMNet＋＋平台上的仿真结果表明,与其他算法相比,EDUC能够有效地均衡能量消耗,降低节点死亡速度,从而延长网络生命周期。     

一种基于无线传感器网络数据链路层的能量模型

提出一种无线传感器网络数据链路层能量模型,综合考虑网络层、物理层及传输信道的影响,分析模型主要参数,提出能耗优化的方法.用NS2仿真结果证明了该模型的有效性,并在仿真的基础上推导出能耗经验计算公式.     

无线传感器网络中ERARP拓扑控制算法

为了延长无线传感器网络的生命周期,进行了无线传感器网络中节能路由协议的探索性研究,提出了一种新的节能路由协议并将其具体实现.首先分析了传感器网络应用的特点以及设计和应用中的限制,综述了现有传感器网络中节能路由设计的方法,设计并实现了一种基于能量的半径自适应路由协议ERARP;然后在OPNET仿真平台上对该协议进行了仿真模拟;最后与无线传感器网络传统的两种节能路由协议基于信息协商的传感器网络协议和直接扩散协议在同等条件下针对节点能量使用、延迟、丢包率和吞吐量等四个性能评价指标进行了对比.结果表明,ERARP使得节点能够根据自身剩余能量的状况对节点的运行模式进行控制,同时对无线模块的收发半径进行动态调整,达到节能目的.     

基于自适应距离度量的最小距离分类器集成

提出了一种基于自适应距离度量的最小距离分类器集成方法,给出了个体分类器的生成方法。首先用Bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,生成若干个子样本集,应用生成的子样本集建立自适应距离度量模型,根据建立的模型对子样本集进行训练,生成个体分类器。在集成中,将结果用相对多数投票法集成最终的结论。采用UCI标准数据集实验,将该方法与已有方法进行了性能比较,结果表明基于自适应距离度量的最小距离分类器集成是最有效的。     

基于自适应距离度量的分类器设计方法

通过对欧氏距离度量的分析,提出了自适应距离度量.首先利用训练样本建立自适应距离度量模型,该模型保证了训练样本到相同模式类的距离最近,到不同模式类的距离最远,根据该模型建立目标函数,求解目标函数,得到最优权重.基于最小距离分类器和K近邻分类器,采用UCI标准数据库中部分数据,对提出的自适应距离度量和欧氏距离度量进行了实验比较,实验结果表明自适应距离度量更有效.     

一种节能的无线传感器网络多跳自适应时间同步算法

研究能量长期有效的时间同步协议是成功部署生命力强的无线传感器网络的一项关键策略,对此,提出一种低能耗的多跳自适应时间同步算法（MATS：Multi-hop adaptive time synchronization）,该算法设计了一套灵活的机制来调整同步模式、全网重同步周期以及每对节点同步时的信标数,并且利用最大似然估计原理同时对节点的时钟偏移和频率偏移进行估计,达到用最小的能量损耗完成长期的、全网的时间同步的目的,最后通过数学分析和仿真的方法对所提出的改进算法进行了验证。     

An efficient ranging method based on Chinese remainder theorem for RIPS measurement

The radio interferometric positioning system(RIPS) measures the phase difference of the interference signal to provide high accuracy and at the same time maintain simple hardware configuration for wireless sensor networks.However, it suffers from phase ambiguity problem because of the periodicity of phase, which makes it hard to determine the actual distance difference only from a single phase measurement.To solve the problem, RIPS makes multiple measurements at different frequencies so as to determine the ...