一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法在煤矿井下漏电事故中的应用

煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚节点近似共线的情况,完成了锚节点的优选方案;此外在粒子群算法的基础上结合遗传算法和混沌理论,提出了一种遗传混沌粒子群优化算法;最后利用改进的粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。经过仿真实验表明在相同的网络环境下,与传统DV-Hop算法相比,改进算法能够更有效地提高定位精度,从而更加准确地监测到煤矿井下漏电事故位置。     

煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法

现有煤矿无线传感器网络节点定位存在定位精度差、功耗高等问题,提出一种基于信标节点规则部署的煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法,根据井下巷道特征成对部署信标节点,在定位估算时先将信标节点投影到与未知节点同一高度的水平面,再利用三边测量法进行平面定位,然后结合未知节点与信标节点的高度差即可实现三维定位。理论分析和仿真结果表明,该算法具有计算量小、通信量小、定位精度较高以及稳定性较好等特点。     

改进无线传感器网络矿井监测系统定位算法

在传统的矿井监测系统中,由于无线传感器网络节点分布相对比较分散,从而导致了定位精度不高和覆盖率较低等缺点,进而对采集温度、气体压力和瓦斯浓度等数据无法进行实时有效的监测;针对上述不足,首先对定位系统设计进行了分析与研究,提出多通道传输数据机制,然后利用贝叶斯概率模型改进Euclidean定位算法,去除了接收信号强度指示器随机波动,从而使信号强度最终达到平衡,提高了定位精度,有效地降低了节点位置的定位误差,进而确保了高效救援和井下作业的安全系数;实验结果证明:改进后算法具有更高的定位精度,验证了算法的有效性和正确性.     

基于局部保持典型相关分析的无线传感器网络三维定位算法

针对目前无线传感器网络三维空间定位算法精度不高、稳定性差等问题,在基于局部保持典型相关分析LPCCA模型的基础上构造三维定位算法3D-LE-LPCCA。首先,将LPCCA模型拓展到三维空间并建立信号空间和物理空间的映射模型,通过求解映射模型得到未知节点在物理空间上的临近节点集;其次,采用共面度阈值和体积比阈值的约束在临近节点集上计算出最佳定位单元;最后,采用最佳定位单元计算未知节点的坐标。仿真实验表明,该算法具有良好的定位效果,有效地提高了三维定位算法的精度和稳定性,降低了节点能耗。     

监测煤矿的一种无线传感器网络节点定位算法

利用DV-Hop算法实现了煤矿安全监测无线传感器网络节点之间的自定位.针对煤矿安全监测应用领域对网络节点定位的特殊要求,提出了一种节点定位精度的改进方案.介绍了引人距离误差校正值后的DV-Hop定位算法.该算法节点间通信量少,适合不均匀分布的网络场景.仿真结果表明:改进后的算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度.     

一种高精度无线传感器网络节点三维定位算法

针对电气设备故障监测的无线传感器网络节点定位需求,提出了NMDS-MEEF集中式三维定位算法。该算法采用一跳邻居节点相关信息参与每次迭代来进行定位计算,相较同类算法更为简单、实用。仿真结果表明,该算法很好地提高了节点定位精度,并且测距精度和锚节点密度对该算法定位精度的影响较小。     

一种改进的煤矿井下无线传感器网络定位算法

针对煤矿井下巷道狭长,传感器节点分布不均匀,环境恶劣,井下人员定位不明确。传统算法定位精度不高。为此,提出一种改进DV-Hop的煤矿井下节点定位方法,利用无线信号同种介质中传播速度不变性,并利用节点间数据包传送时间对未知节点的估计距离进行修正。实验结果表明,改进算法有效地提高了无线传感器网络节点的定位精度,减少了定位误差,更加适合于类似于煤矿井下场景的定位需求。     

一种距离无关的无线传感器网络定位算法

通过分析和仿真,指出距离无关的无线传感器网络定位算法DV-Hop在节点分布密度不均匀的网络中的局限性.由此,提出一种新的定位算法.该算法中,各节点感知周边的节点密度,基于此对周边锚节点分区,利用相同区域的锚节点执行定位计算.通过仿真验证,在节点分布密度不均的网络中,该算法有效地降低了未知节点的定位误差,提高了定位精度.     

矿井无线传感器网络的层次型拓扑结构优化

针对矿井环境复杂、布线困难的特点,根据矿井实际环境和系统需求,构建了井下无线传感器网络的四层分簇式链状拓扑结构。研究了固定节点网络、移动节点网络、整个网络的拓扑形成过程,其中移动网络拓扑结构的构建采用组合加权的LEACH算法来实现,实验仿真表明该算法能够有效降低移动节点的能耗,延长整个网络的生命周期。同时,针对井下人员的移动性,分别提出了移动节点的加入策略和离开策略。该系统具有多层次、稳定性好、可扩展性强等特点,为矿井监测系统进一步的数据传输、融合和人员定位奠定了较好的基础。     

煤矿井下超宽无线传感器网络定位技术的研究

超宽带技术作为一种新型短距离无线通信方式,其所采用的纳秒级窄脉冲具有许多传统正弦载波无法比拟的优势。基于超宽带技术本身具有的特性,将其与无线传感器网络技术相结合,可以广泛应用于煤矿井下环境,通过无线传感器网络节点定位实现安全监测。本文主要介绍了无线传感器网络节点定位基本原理和算法,提出适合煤矿井下环境的定位算法,并且在传统的测距定位方法基础上进行改进。仿真结果表明,改进的定位算法有效的提高了节点定位精度和定位性能。     

基于高斯混合模型的无线局域网定位算法

目标定位是无线局域网提供位置服务的基础。该文围绕无线局域网目标定位中的定位精度和实时性2个QoS指标,对基于RSSI的定位技术进行研究,提出一种基于高斯混合模型的无线局域网定位算法。该算法由离线训练和在线定位2个阶段组成,采用GMM对RSSI进行建模,降低了系统定位误差,并减少了定位阶段的运算量,提高了定位的实时性。仿真实验结果表明,该算法具有较好的定位精度和实时性。     

基于聚类分析优化的距离修正室内定位算法

基于接收信号强度RSSI的定位系统易受环境影响,提出一种基于聚类算法分析的高斯混合滤波的RSSI信号处理优化策略,通过优化接收信号强度及距离修正的四边质心定位算法对未知节点进行精确室内定位,使用蓝牙4.0信标节点进行实地实验。实验结果表明,该算法可以有效提高测距精度,改善系统的定位精度,比传统加权质心算法的定位精度提高了34.6%,且定位平均误差不超过0.5m,可满足室内定位精度要求。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

一种无线传感器网络四边测距定位算法

根据RSSI测距特性,在三边测距定位的基础上,提出了基于RSSI值测距的四边测距定位算法,突破了三边测距定位的局限性。为进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法,并用C++实现仿真比较,仿真结果表明:加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。     

混沌粒子群鸡群融合优化的RSSI质心定位算法

针对传统接收信号强度指示（RSSI）定位算法定位精度低及粒子群优化（PSO）算法容易陷入早熟和局部最优解的问题,提出一种RSSI质心定位算法。通过RSSI测距技术计算各传感节点之间的距离,选择离未定位节点最近的3个锚节点和已定位节点,建立以未知节点坐标为参数的数学模型。在PSO算法的基础上运用混沌优化思想避免搜索过程陷入局部极小,并利用鸡群算法进行优化从而得到质量更好的解。实验结果表明,与原始质心定位算法、加权RSSI质心定位算法和PSO-RSSI质心定位算法相比,该算法具有较快的收敛速度和较高的定位精度。     

无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法

针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题,提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先,利用RSSI阈值,从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点;接着,利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点,作为次选协作骨干节点;然后,使用锚节点置换准则,根据置换锚节点的定位误差,从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点;最后,以协作骨干节点为协作对象,根据精度优先级参与协作求精,对未知节点进行未知修正。仿真实验表明,该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面,相同条件下,相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法,该算法平均定位精度提高了15%;在时间效率方面,相同条件下,对比传统RSSI协作定位算法,该算法在时间效率上提高了20%。可见,所提算法可以有效提高节点定位精度,减小计算复杂度,提高时间效率。     

基于RSSI的自适应权重定位算法

在室内环境中,由于存在多径、反射的影响,采用传统的静态权重质心定位(SWCL)方法无法得到准确的定位精度.针对这一问题,提出了一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)的动态自适应静态权重质心定位(RSSI—DA—SWCL)算法.对RSSI测距算法优化,消除不同发射功率和其它突发干扰对测距的影响;利用锚节点和未知节点距离等信息,让锚节点自适应地获得最优的权重系数,从而提高定位精度;将RSSI—DA—SWCL算法在ZigBee平台中实现,并通过Maltab仿真和实测实验对算法进行验证.结果表明:和传统的定位算法相比,提出算法具有更优的定位精度.     

一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法

为提高室内定位系统中基于接收信号强度指示(RSSI)的定位精度,提出一种基于RSSI的贝叶斯室内定位算法。在对RSSI信号进行高斯滤波预处理后,利用三角形质心算法计算未知节点的初始坐标,对该初始坐标进行贝叶斯滤波处理,得到更加准确的坐标。实验结果表明,该算法能降低定位误差,定位精度可达98%。     

回溯搜索优化改进矩阵填充的高效位置指纹库构建

针对基于信号强度指示（RSSI）的位置指纹定位过程中用于其离线位置指纹库构建的全采法采集工作量较大、位置指纹库构建效率较低、而插值法通常精度有限等问题,提出一种基于回溯搜索优化算法改进奇异值阈值（SVT）矩阵填充（MC）算法的离线位置指纹库高效构建方法。首先,利用定位区域内采集到的部分参考点的位置指纹数据建立低秩矩阵填充模型;然后通过基于奇异值阈值的低秩矩阵填充算法来求解该模型,进而快速准确重构出完整的位置指纹数据库;同时,针对传统矩阵填充算法最优解模糊及平滑性欠佳的问题,引入回溯搜索优化算法,以核范数最小建立适应度函数,对矩阵填充算法的寻优过程进行改进,进一步提高了求解精度。实验结果表明,利用所提方法构建的位置指纹库与实际采集的位置指纹库之间的平均误差仅为2.7054 dB,平均定位误差仅相差0.0863 m,但却节约了近50%的离线采集工作量。上述结果表明所提算法用于离线位置指纹库构建可以在保证精度的基础上,有效降低离线采集阶段的工作量,显著提高位置指纹库构建效率,在一定程度上提高位置指纹定位方法的实用性。     

基于ZigBee的矿井环境监测及人员定位系统设计

针对煤矿井下环境复杂、瓦斯爆炸事故频发、矿难事故搜救难度大等问题,设计一种基于ZigBee的矿井环境监测及人员定位系统。通过传感器采集井下温、湿度和瓦斯浓度等环境参数,采用CC2530构建数据传输及人员定位网络,将RSSI测距定位技术和三边定位算法相结合,实现井下工作人员的实时定位。根据井下环境的特点,采用均值滤波算法对RSSI值进行修正,提高了定位精度。实验结果表明,该系统环境参数监测准确、网络通信通畅可靠、人员定位精度较高,可满足煤矿安全生产管理及矿难事故搜救的需要。