具有自定位功能的无线传感器网络节点设计与实现

介绍了一种具有自定位功能的无线传感器网络节点。它包括dsPIC6014A微控制器、512 KB的SRAM,2.4 GHz波段的RF收发模块、音频收发模块及电源管理模块等。节点通过测量RF同步信号与音频信号的时间差来测量节点间的间隔距离,通过获取多个节点的距离参数来实现节点的自定位。利用实时时钟实现的电源管理模块完成节点的工作与休眠状态功耗控制。测试数据表明：该节点最远测距距离超过25 m,误差小于3%,休眠状态时的能源消耗小于12μW.     

基于无线传感器网络的超声波定位节点设计

针对目前无线传感器网络中节点定位实验中精确度不高的问题,提出了一种定位系统中超声波六元阵列传感器节点的硬件设计方案,主要利用超声波在空气中传输的物理特性,采用40 k Hz超声波来设计系统节点的硬件结构和收发传感器阵列及节点微控制器,通过对传感器节点硬件平台的测距实验结果表明,节点间最远测距距离达到了20 m,样本平均测距误差为5.2 cm,其中最小测距误差为2.6 cm,最大测距误差为7.5 cm,满足系统关于远距离测量和cm级误差的高精度测距要求。     

一种改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法

针对传统DV-Hop无线传感器网络定位算法误差较大的缺点,将接收信号强度指示RSSI(received signal strength indicator)加入定位系统对原算法进行改进。通过RSSI测距技术计算信标节点邻居节点的距离;根据接收信号强度指示(RSSI)的比值修正节点间跳数;采用极大似然估计法对待定位节点坐标初步估计后再用加权质心算法进一步精确定位。仿真结果表明,该改进方法与传统DVHop算法相比定位精度有较大的提升。     

WSNs节点定位不适定性的诊断与克服

节点定位技术是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)应用中重要的支撑技术之一.在WSNs节点定位中,可以通过接收信号强度指示信息计算出节点间的距离,根据节点之间的几何关系利用最小二乘估计(least square estimate,LSE)求解待定节点的坐标.但在实验和应用过程中发现,当采用不同空间位置的参考节点进行定位时,有时会出现定位误差的巨大变化.对这种现象进行了研究,发现节点定位中存在一定的不适定性,表现为定位结果受测距误差影响较大,定位结果不稳定.分析了不适定性产生的原因和机理,提出WSNs节点定位时首先需要进行不适定性诊断,通过条件数法诊断不适定性和评估不适定性程度,对于适定的情况,仍然采用LSE法进行定位,对于不适定的情况,引入岭估计法用于克服节点定位中的不适定性.实验结果表明,岭估计有效克服了节点定位的不适定性,可将不适定情况下的三维定位误差减小至3 m左右,提高了定位结果的稳定性.     

基于蜂窝网络区域划分的节点定位算法

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起来,完成未知节点定位.利用MATLAB7.0仿真环境进行了算法仿真试验并分析了试验结果.对于单元蜂窝网络和簇蜂窝网络,在锚节点密度相同的情况下,定位误差为20％左右,且定位精度的变化趋于稳定,因此,算法更适合大规模网络节点定位.     

一种改进的WSN节点定位算法

节点定位技术是无线传感网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点采集数据的有效性。本文对无需测距的DV—Hop定位算法进行了分析,利用归一化加权处理方法计算盲节点平均每跳距离,并通过定义锚节点发送数据包生存跳数对DV—Flop定位算法进行了改进。仿真结果表明,改进的DV—Hop定位算法能有效地提高定位精度,减小网络通信量,从而降低节点能耗。     

基于最小二乘支持向量回归机的无线传感器网络目标定位法

针对RSSI测距误差直接影响无线传感器网络(WSN)目标定位准确度的问题,从目标位置与目标到传感器节点测距矢量的双射关系入手,建立最小二乘支持向量回归机(LSSVR)目标定位的数学模型,提出了一种基于LSSVR的WSN目标定位方法TL-LSSVR.根据虚拟目标坐标和虚拟目标到传感器节点距离矢量构造出训练样本,通过确定学习区域及网格化采样获得训练样本集,采用LSSVR训练得到定位模型,将测量得到的距离矢量输入定位模型实现目标定位.对不同传感器节点数量以及不同节点分布情况下的WSN目标进行了定位实验.结果显示,对于节点随机分布的情况,TL-LSSVR方法的定位误差比最小二乘法减小21.0%～43.1%;对于节点均匀分布的情况,TL-LSSVR方法的定位误差则减小26.5%～48.7%,表明TL-LSSVR方法能有效减小测距误差对定位结果的影响,提高目标定位准确度.     

基于LS-SVR的无线传感器网络节点定位算法

文章针对无线传感器网络（WSN）节点定位算法DV-HOD的节点间距离估计误差对定位准确度影响较大的问题,提出一种基于LS-SVR（最小二乘支持向量回归机）的定位算法L-LSSVR。该算法根据已知锚节点坐标信息,通过对探测区域网格化采样,得到包含未知节点到各锚节点的距离和未知节点坐标的训练样本集,利用LS-SVR训练得到定位模型,定位时以未知节点到各锚节点经多跳测距得到的距离向量作为模型的输入,将模型输出作为未知节点的估计坐标。在节点均匀分布和随机分布的网络中进行节点定位实验,结果表明,定位算法L-LSSVR能有效地降低距离估计误差对定位准确度的影响,减小平均定位误差,其中,在节点均匀分布的情况下L-LSSVR算法的平均定位误差比DV-Hop算法减小8.1～17.8%,在随机分布的网络中减小8.7～27.0%。     

基于粒子滤波的RSSI测距优化的牛顿定位算法

针对以基于RSSI测距为基础的无线传感网络定位算法存在定位精度低的问题,提出了基于粒子滤波的RSSI测距优化的牛顿定位算法PF-RSSI-NL。在RSSI测距方面,采用粒子滤波对RSSI值进行预处理,降低测距误差;在定位计算方面,运用牛顿法估计未知节点的位置。先用最小二乘法估计牛顿迭代算法的初始值,再用牛顿法对未知节点估计值进行迭代修正。仿真结果表明,与传统的基于统计均值RSSI测距相比,基于粒子滤波的RSSI优化的测距误差降低0.6 m。与同类的定位算法相比,归一化平均定位误差下降36%。     

RSSI分区化处理的自适应车间定位算法

为了研究适用于制造车间的基于RSSI(Received Signal Strength Indication)测距的高精度定位算法,考虑到制造车间的复杂环境,本算法引入高斯滤波和均值滤波器减少定位误差,提高定位稳定性;提出了传输模型分区概念,对于处在不同的锚节点和同一锚节点的不同方位区间的节点,采用不同的无线信号传输模型计算盲节点与锚节点之间的距离;在所有的盲节点与锚节点之间的距离中选择最小的三个,采用几何三边测量法求取盲节点的坐标值。实验及数据分析可知,基于RSSI滤波、分区处理和距离优化后的定位算法,其实验样本的平均定位误差为0.8899m,较改进前提高了22%,同时定位精度较高且稳定性很好,经假设检验证明,本算法较原始的RSSI定位算法在定位效果上有了显著的提升。     

基于脉冲响应消岐重构的 UWB 测距优化方法

UWB 测距技术因功耗低、安全性高等优势在工业领域应用日益广泛。 工业非视距场景下 UWB 脉冲信号由于穿透衰 减和多通道反射等因素,存在首径信号衰减和多径延迟的问题,将会降低系统的定位精度。 针对该问题,通过对 UWB 信号传 递及响应建模,提出一种基于 UWB 信道脉冲响应的消岐重构算法,将信道脉冲簇信号进行泊松过程解析,对代表直线传播距 离的首径信号进行特征增强,实现了复杂多径干扰下的首径信号提取与分离,提高了信号到达时间辨识精度,减少了 UWB 测 距误差。 进一步地,依据 IEEE802015. 4a 标准对 UWB 信道响应进行仿真,并实现了不同遮挡环境下的实验研究,仿真和实验结 果表明,本文提出的消岐重构算法能够显著提高多干扰环境下的定位精度,在存在多反射源和多遮挡物的工业非视距场景下, 可使定位误差相较于传统阈值法降低约 79. 1% 。     

Modbus总线的无线网网关设计

为使无线技术能够方便的应用到工业中,设计了一种和Modbus协议网络通信的无线网网关,网关中的ATEMGA128A单片机将TI的Z-Stack协议与Modbus总线紧密的结合在了一起,通过PLC,可以方便地实现对网关的配置.实际测试表明,无线模块的发射功率、接受灵敏度、通信距离、误包率和速度满足工业的实时性安全性要求.     

煤矿井下人员呼救报警系统测距法定位算法

介绍了煤矿井下人员TOA(Time Of Arrival)定位的视距LOS(Line Of Sight)环境和非视距NLOS(Non Line Of Sight)环境的两种数学模型。通过基站接收人载报警仪极化波到达的脉冲响应电平来区分视距信号和非视距信号,在非视距环境中的TOA测量值减去NLOS误差后,把非视距环境TOA定位数学模型转化为视距环境TOA定位数学模型求解。该定位算法结构简单,计算量小。经井下实际测试的分析,其结果与算法值相符且定位精度满足要求。     

基于激光测距的机载光电成像系统目标定位

针对小型机载光电平台无法准确获取视轴指向问题,设计了一种基于激光测距的目标定位算法。利用机载光电侦察平台锁定跟踪目标的特性,对同一目标多次测量,采用激光测距装置获取目标与载机间的距离信息。根据WGS-84定义的地球椭球模型建立系统的测量方程。考虑到测量方程的非线性,利用扩展卡尔曼滤波对目标位置进行估计。该定位方法精度只受到GPS接收机定位精度和激光测距机测量精度的影响,目标定位误差与机载光电侦察设备视轴指向测量无关。采用蒙特卡洛法仿真分析载机位置测量误差及激光测距系统位置误差对目标定位的影响,结果显示该算法定位精度较高。采用飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性,在飞行高度8 000 m时,目标定位精度优于8 m。相比于传统定位算法,该方法可将定位精度明显提高。同时此定位方法易于部署,可操作性强,具有较大的应用价值。     

大角度倾斜成像航空相机对地目标定位

针对大角度倾斜成像航空相机拍摄距离远,激光测距设备作用距离有限的问题,提出了一种不依赖距离测量设备的直接对地目标定位算法。依据载机POS测量的载机位置、姿态信息以及航空相机中位置编码器测量的框架角位置信息,利用齐次坐标变换的方法求解目标在大地坐标系下的指向,再利用地球椭球模型和数字高程模型确定目标点的经纬度信息。采用蒙特卡洛法仿真分析载机位置姿态测量误差及相机框架角位置误差对视轴指向精度的影响,相比于仅采用地球椭球模型的目标定位算法,该算法有效降低了地形起伏对目标定位影响,在目标区域地形起伏标准差大于10m时,大角度倾斜成像的定位精度明显提高。采用飞行试验数据验证了该目标定位算法的有效性,在飞行高度18 000m拍摄框架横滚角小于63°时,目标定位圆概率误差小于70m,可满足工程实际需要。     

基于伪随机序列自相关的多传感器测距系统

针对单脉冲回拨方式的超声测距方法存在抗干扰能力差和不能全方位检测环境信息等缺陷,开发了一种多传感器测距系统。该多传感器超声测距系统基于伪随机序列自相关原理,通过对发射信号和回波信号进行相关运算精确的捕捉其相位差来计算渡越时间。以现场可编程门阵列(FPGA)为核心器件,结合超声回波的特点设计了能抑制和隔离电路中噪声的回波微弱信号接收电路、多路模数转换电路和相应的软件系统;提出了适用于该系统的误差校正方法。FPGA仿真结果表明,在误码存在的情况下,设计的基于自相关的回波信号识别系统可以很准确的消除超声串扰和计算出渡越时间。     

基于 UWB 系统的采煤工作面端头采煤机 自主定位方法研究

采煤机自主定位装置的长期定位精度是煤矿智能开采的关键。 针对当前采煤机定位精度难以满足自动开采的需求,提 出了采煤工作面端头自动校准惯性导航定位系统的方法,构建了基于 UWB 系统的井下局部定位系统,对采煤机位置进行修正 纠偏,能实现采煤机长期循环自主定位的策略。 考虑 UWB 系统在非视距(NLOS)环境下的定位精度较低,提出了基于不等式 约束的平方根无迹卡尔曼滤波(CSRUKF)定位算法;为了进一步消减 NLOS 误差的干扰,提出了基于考虑运动速度的抗差泰勒 级数(VRTS)算法对定位结果进行优化,提升最终的定位精度。 以 UWB 定位系统和移动平台为基础,开展了模拟端头定位的 实验。 实验结果表明,CSRUKF-VRTS 方法能够减小定位误差,提高 NLOS 环境下的定位精度,x 轴、y 轴和 z 轴的平均误差分别 由 0. 332、0. 404 和 0. 306 m 降低到 0. 266、0. 212 和 0. 159 m,对应的平均精度分别提升了 17. 4% 、47. 5% 和 48. 1% 。 所提的采煤 工作面端头循环定位策略为采煤机实现长期自主定位提供新的思路,为非视距环境下的定位提供参考。     

基于测距修正及改进鲸鱼优化的DV-HOP定位算法

针对无线传感器网络中传统DV-HOP(distance vector?hop)定位算法定位误差大的问题,提出基于测距修正及改进鲸鱼优化的DV-HOP(whale optimization algorithm distance vector?hop,WOADV-HOP)定位算法,该算法首先通过添加修正因子和引入权重来修正...     

可见光通信与双目视觉的室内定位

提出一种基于可见光通信与双目视觉测量的高精度室内定位方法,旨在为室内移动机器人提供一种精度高、成本低、不易受干扰的室内定位方案。该方法利用双目视觉传感器对LED光源进行成像测量,利用惯性测量单元传感器记录成像测量的三维姿态角,并通过可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,最终计算双目视觉传感器相对于LED光源的三维坐标。根据该方法研制了一款基于可见光通信与成像的定位模块,该模块可以利用单个或两个LED光源进行成像定位。当定位模块采用1280×720分辨率的图像时,在2 m×2 m×3 m室内环境中可实现厘米级移动定位,定位频率大于5 Hz;当利用两个相距60 cm的LED光源进行定位时,在三维方向上的定位误差均小于5 cm,同时能够提供小于1.4°的定向纠正。该方法可以为室内移动机器人提供厘米级定位导航服务。     

无线传感器网络分布式数字信号处理的探讨

无线传感器有几个缺点,如发射距离短,计算处理能力差,以及发射功率低等。该文以协作信号处理概念为理论基础,讨论设计高效传感器网络。设想有一个由多个传感器节点组成的网络,每个节点与一个处理器对应。通过采用一种适当的协作运算法则和通信设计,把传感器当作分布式数字信号处理器(DDSP,Distributed Digital Signal Processor)使用,将DDSP用于快速傅里叶变换,使无线传感器网络性能得到提高。