无线传感器网络定位优化算法及其仿真

无线传感器网络节点定位是节点信息的重要话题,针对节点定位问题,在基于距离的极大似然估计法定位基础上,为了弥补其受测距误差影响较大的缺点,利用粒子群优化算法实现无线传感器网络节点定位。在论述粒子群算法的基础上,详细论述了基于粒子群优化的极大似然估计法进行节点定位过程。通过MATLAB实验对算法进行了验证,实验表明基于粒子群优化算法的节点定位精度要比极大似然估计法的精度要高,定位性能要比其优越。     

基于智能估计的无线传感器网络定位算法

节点定位是无线传感器网络的基本机制,位置数据是监测事件不可缺少的信息,传感器节点必须首先确定自身的位置.针对无线传感器网络的节点定位问题,提出了基于Free Search优化的智能定位算法,介绍了Free Search优化算法和智能估计的模型.该算法的基本思想是将参数估计问题转化为非线性函数的在线优化问题,利用Free Search获得未知节点坐标的最优估计.仿真结果证明,与最小二乘估计定位算法相比,新算法定位精度显著提高.     

基于MLE的无线传感器网络APIT定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息获取手段,在众多领域有广泛的应用前景,节点自身的准确定位是无线传感器网络具体应用的前提和基础.提出一种基于MLE的APIT定位算法,并从不同信标节点密度、节点通信半径以及网络平均连通度等方面与质心定位算法进行性能比较,仿真结果表明,该算法使得随机分布状况下节点定位的精度有很大的提高.     

一种新的三维无线传感器网络节点定位算法

在测距的基础上,提出一种基于三角几何运算的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用与未知节点相关的一边两角,通过空间三角几何运算,实现对未知节点的定位。对该算法的性能进行分析,并在此基础上提出一些改进的措施。仿真结果表明:该算法可以达到较高的定位精度,能够满足三维空间中对未知节点的定位需求。     

基于MCMC的无线传感器网络目标定位算法

为解决基于时延和多普勒频率的无线传感器网络运动目标定位问题,提出一种基于马尔科夫链-蒙特卡罗(Markov-chainMonte-Carlo,MCMC)的直接定位算法。基于最大似然准则从各传感器节点接收信号模型中推导目标位置和速度估计的优化函数;针对该优化函数难以得到闭式解的问题,将优化函数转化为马尔科夫链的稳态分布,利用MCMC方法对目标位置和速度参数分布进行抽样,得到目标位置和速度参数的样本,通过统计样本均值得到目标位置和速度的估计值。实例仿真计算结果表明,该算法比现有算法具有更高的定位精度、稳健性和计算效率,在一般信噪比条件下,性能逼近克拉美罗界。     

基于时延敏感无线传感器网络的最优任播算法

任播技术应用在基于休眠唤醒机制的无线传感器网络(WSN)中可以改善其时延较长的问题,但以往技术是针对每一跳候选节点的休眠时延进行优化的,该策略在端对端时延上往往并不最优甚至有时效果很差。针对端对端时延问题提出基于时延敏感WSN的最优任播算法。协议中基站采用AODV多路径路由协议获取任播路径信息,采用遗传算法进行最优化计算,并将所得各节点至任播组最优任播路径的信息返回给各节点。该算法具有自适应调节任播路径和全局优化的特点。实验数据表明,与以往算法相比,该算法可以更有效地降低端对端时延。     

无线传感器网络网格定位算法

根据未知节点必定处于周围一跳锚节点通信半径范围内重叠区域内的基本事实,提出了基于非测距定位的分布式Intersection-Grid-Sector（IGS）定位算法。IGS算法以锚节点通信半径的10%作为网格大小来获取重叠区域,并把重叠区域的每个网格坐标求质心作为未知节点估计坐标的方法。仿真结果表明比Bounding Box精度明显提高,比经典质心提高近20%。     

无线传感器网络节点自定位算法仿真研究

研究无线传感器网络节点自定位问题,由于传感器节点固定能量有限,给识别定位一路带来困难.针对无线传感器中,节点定位误差较大,精确度不高等问题缺陷,提出了一种跳数和RSSI测距技术的DV - Hop定位算法,可有效利用每跳的统计信息并结合RSSI测距技术,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上有效提高定位精度和扩大定位范围.仿真结果表明,改进算法在不同的节点比例和节点数的情况下,定位误差小和定位范围广等性能,与原始的DV - Hop定位算法相比定位误差明显减小,精度明显提高.表明算法是一种高效节能的定位算法.     

无线传感器网络中的定位算法研究

在传感器网络应用中,位置信息是至关重要的,确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本最关键的功能之一,没有包含位置信息的监测信息往往是毫无意义的。本文首先简单介绍了无线传感器网络自身定位算法的基本概念,算法分类,接着重点比较分析了一些具有代表性的算法及系统的原理和特点,并对未来该领域的研究提出一些看法。     

无线传感器网络超声波定追踪定位试验平台的组建

文中组建的试验平台中利用了12C总线将无线传感器微粒MICAZ与超声波传感器SRF08连接起来组成传感器节点用来采集目标与节点间的距离值，采用了令牌环的路由方式来避免测距时的相互干扰，利用Serial Forwarder提供的TCP接口，在LabView实现PC杌与底层网络之间的数据交互，最后采用多边定位算法完成了平台的测试。     

一种基于时间延迟机制的无线传感器网络分簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的路由协议以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够提高网络的生存时间.本文提出一种基于时间延迟机制的分簇算法,称为CHTD.该算法建立了节点的时间延迟机制模型,使得能量较多的节点能够在每一轮中被优先选为簇首.同时,通过维持每个节点的簇首信息集合使得每轮产生的簇首数目稳定且位置均匀分布.模拟实验表明,CHTD有效地均衡了网络中节点的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.     

一种改进的无线自主传感器网络定位算法

节点定位技术是无线自主传感器网络中的关键技术之一。为了提高定位精度,提出一种基于几何斜率的无线传感器网络（WSN）定位算法。网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,利用几何学斜率的方法选取合适的锚节点,能够更精确地确定未知节点的位置。在三边测量法上运用最小平方误差方法求解,能够提高算法的精度。在新算法的基础上建立Matlab仿真。仿真结果表明改进的DV-HOP算法,在相同的锚节点数量的情况下,节点定位精度有明显的提高。     

基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

研究了无线传感器网络中的节点定位算法问题,提出了一种新的基于移动信标节点的定位算法。该算法利用一个移动信标节点遍历整个网络,并周期性地广播包含其当前位置信息的分组,当未知节点接收到三个(或以上)与它的距离为通信半径的位置信息分组后,利用三边法计算自身位置。进而,考虑通信半径存在摄动的情况,利用极大似然法替代三边法提高算法的抗干扰能力。最后,通过仿真研究了该算法的特性,并与DV-Hop定位法进行了比较,仿真结果表明该定位方法在定位误差、通信量和网络结构适应性等方面均表现出良好的性能和优越性。     

传感器网络定位中的两段式距离估算方法

在由于传统DV-Hop定位算法中假定所有相邻节点之间的跳距相等,因此节点间的距离估计误差偏大,进而导致算法的定位精度偏低.为了提高节点间距离估计的准确性,提出两段式距离估计算法.该算法将锚节点与节点之间的h距离划分为两段:前h-1跳和最后一跳,并假设前h-1跳跳距相同,最后一跳的跳距与其邻居节点到锚节点的跳数有关.将两段式距离估计算法应用到DV-Hop算法上,本文还提出了改进的两段式DV-Hop算法.仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,改进算法可有效提高定位精度且无需增加节点通信开销.     

与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法

提出一个分布的、与节点位置无关的无线传感器网络覆盖控制算法(a Location Independent Coverage Control Algo-rithm for Wireless Sensor Networks,LICA).LICA采用基于节点分层成簇的思想,节点与邻居交换信息,并通过节点距离与覆盖模型找出覆盖节点.在保证覆盖性能的前提下,关闭覆盖节点的通信设备.仿真实验结果表明,LICA算法不仅可以提供高质量的覆盖性能,而且具有良好的节能性能.特别适合低成本、资源缺乏、工作在恶劣环境中的分布式无线传感器网络.     

无线传感器网络DV-hop定位改进算法

提出了一种改进的DV-Hop定位算法,通过对DV-Hop算法的局部优化,减小了定位计算量,并使得改进的DV-Hop算法对不规则形状的节点分布网络具有较强的适应性,克服了原算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明,改进的DV-Hop算法减小了用于定位的通信开销,提高了定位精度,从而验证了改进的DV-Hop算法能够适用于节点不规则分布的异性网络。     

基于无线传感器网络的声音目标定位算法

无线传感器网络中基于声音能量的多目标定位常采用最大似然估计法,但该定位方法未考虑目标能量相互混合的影响.利用独立分量分析方法求得目标之间的能量相互混合的比例,在此基础上建立声音能量模型,并利用最大似然估计法对目标进行定位.实验结果表明,与已有的最大似然多目标定位方法相比,该方法具有更高的定位精度和抗噪性能.     

基于送达率约束的无线传感器网络低时延拓扑控制算法研究

基于数据紧迫采集应用场景(如地震、火灾预警),分析了其拓扑控制的目标和需求,建立了网络模型并且进行了形式化描述和数学分析,提出了一种基于送达率约束的低时延拓扑控制算法(LDBDC)。该算法可以根据给定的送达率约束计算给定区域的近似最优平均跳数,从而得到虚拟网格的边长。仿真实验表明,LDBDC能够获得近似最优的拓扑结构,在满足送达率约束的前提下使得网络的平均时延最小。     

无线传感网中延迟受限的生命周期最大的数据收集算法

无融合数据收集是无线传感网络中最重要的技术之一.在持续实时的监测应用中,网络生命周期和网络传输延迟是衡量数据收集性能的两个重要指标,已有的研究大多侧重于某单一性能指标,而较少关注多性能的折衷优化.因此,本文研究了如何构造一棵延迟受限的生命周期最大的数据收集树,并将该构造问题形式化为一个整数规划问题,提出了有效的数据收集算法-EDG.该算法首先利用MITT方法构造生命周期近似最优的数据收集树,然后对“瓶颈节点”进行路径调整以使其满足延迟约束.仿真结果表明,与无延迟约束的MITT算法相比,EDG算法能在保证网络传输延迟的前提下,使其网络生命周期在大多数情况下达到MITT的90％以上.