无线传感器网络自身定位算法研究

无线传感器网络是一种特殊的无线自组织网络,在很多领域有着广泛的应用,定位是他的一项支撑技术。GPS是一种传统的定位技术,但他不适用于传感器网络节点的定位。近些年,国内外提出了很多有价值的算法,总结了现有的算法,通过分析认为两种求精算法Robust positioning和N-hop multilateration是比较优秀的算法,最后提出了今后还要做的工作。     

无线传感器网络定位算法综述

无线传感器网络(WSN)是一个多学科的研究领域,具有很广泛的应用前景,其中,WSN的定位是非常重要的研究方向。介绍了国内外研究机构在WSN定位方面的研究进展,并对这些工作进行了归纳和总结。将每种定位算法按照需不需要测距分为两大类,而且在具体算法中讨论了其以下几个特征,包括:需要/不需要锚节点、集中式/分布式、固定/移动等。     

无线传感器网络节点自身定位算法

无线传感器网络（WSN）的许多应用都是基于节点的位置信息．本文从WSN的基于测距的定位算法和无需测距的定位算法对其定位算法进行详细的说明．并分析比较各定位算法的优缺点．最后还指出了WSN的自身定位问题的研究方向。     

无线传感器网络节点自身定位算法

无线传感器网络(WSN)的许多应用都是基于节点的位置信息.本文从WSN的基于测距的定位算法和无需测距的定位算法对其定位算法进行详细的说明.并分析比较各定位算法的优缺点.最后还指出了WSN的自身定位问题的研究方向.     

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的方法。首先介绍了节点定位的基本原理,在总结节点定位原理的基础上,对节点定位方法的分类依据进行了归纳。在对无线传感器网络节点定位方法的研究中,主要对是否基于测距的节点定位方法进行具体分析,介绍了2种类型的定位方法的基本原理,并对2种类型的定位方法中的典型算法做了具体说明,最后介绍了定位算法的评价标准。     

基于改进DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

针对DV-Hop距算法定位误差大的难题,提出一种改进离估计误差,并利用DV-Hop的传感器节点定位算法。首先修正知节点与信标节DV-Hop算法对节点进行定位;然后对进V-Hop算法定位误差行校正,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析。仿真结果表明,本文算法可以较好地克服DV-Hop算法存在的不足,提高了传感器节点的定位精度。     

无线传感器网络中自身定位算法研究

微机电系统（Micro-Electro-Mechanism System）、片上系统（System on Ghip）和无线通信技术的进步孕育了无线传感器网络（WSN，Wireless Sensor Network）。WSN作为一个全新的研究领域，向我们提出了大量的挑战性课题，比如网络自身定位问题就是其中之一。本文探讨了自组织无线传感器网络中的节点自身定位问题，重点阐述了近年来具有代表性的算法，并指出了未来的研究方向。     

改进的无线传感器网络DV-Distance定位算法

针对DV-Distance定位算法受网络拓扑结构和环境噪声影响大等问题,从2个方面对算法进行了改进。改进的DV-Distance算法在原算法基础上,通过设定共线度阈值来优化多跳网络中定位锚节点分组的选择,使其能更好的适应低密度、不规则网络,并利用最小二乘算法与泰勒级数展开法相结合方法来估计最终位置,从而提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,改进算法与原算法相比,具有更高的定位精度,并且在锚节点数量比较小和节点密度低情况下,仍具有较好的定位性能。     

无线传感器网络节点自身定位算法综述

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础.介绍了无线传感器网络节点定位的基本原理,论述了已提出的几种典型定位算法,并对其进行了分析与比较.在综合分析当前定位算法不足的基础上,指出了无线传感器网络节点定位算法的研究方向.     

一种降低定位误差的无线传感器网络节点定位改进算法

本文针对无线传感器网络节点的定位精度问题,提出了一种采用误差修正的方法来降低累积距离误差和定位误差的传感器网络节点定位改进算法,给出了该算法的基本原理与实现方法.该算法在不增加原算法通信量及计算复杂度的基础上提高了定位精度.仿真结果显示,在同等条件下,本文提出的算法定位精度提高了5～10%.     

基于边框定界的WSN分布式全搜索定位算法

提出一种基于边框定界的WSN分布式全搜索定位算法。该算法通过节点测距得到邻居节点的坐标和距离信息,然后通过边框定界方法确定节点存在的位置区域,最后将位置区域网格化,并用全搜索方法在该区域搜索最佳估计点,最佳估计点的坐标即为节点的定位坐标。该算法应用到网络时需运行多轮,通过逐步求精得到节点的定位坐标。仿真实验表明该算法达到当前其他复杂定位算法的性能。     

一种面向无线传感器网络的分布式定位算法

针对无线传感器网络(WSN)的水下应用,在原有同类算法研究的基础上,提出了一种分布式无信标节点的相对定位算法。该算法结合了最高节点度分簇算法和经典度量多维尺度定位的理论。理论分析和仿真实验表明,与SDGPSN定位算法相比,该定位算法提高了约10%的定位精度。     

3D-RABLC：一种基于LQI置信度的三维空间定位求精算法

提出一种基于LQI置信度的三维空间定位求精算法(3D-RABLC)。通过大量节点实验,获得节点间一跳RSSI值与距离的关系、LQI与分组错误率的关系,依此划分LQI置信度,对测得的RSSI值进行过滤,建立三维多跳求精模型或弥补求精方法对置信度低的RSSI值进行修正。节点实验表明,该算法大大降低了RSSI测距误差,比已有三维定位算法具有更好的定位精度。     

无线传感器网络节点的三维质心定位算法研究

由于无线传感器网络中的节点初始位置并不固定,所以需要利用合理的定位算法进行无线传感器网络的节点位置的确定。而利用三维质心定位算法,可以通过假设锚节点和利用三维坐标系来进行曲面三维体的确定,从而将三维体的质心当做是未知节点进行位置的计算。因此,基于对这一算法的认识,本文对无线传感器网络节点的三维质心定位算法进行了研究,并对其性能进行了分析,从而为关注这一话题的人们提供参考。     

基于跳距修正粒子群优化的WSN定位算法

针对DV-Hop算法在节点随机分布的网络拓扑环境中存在较大误差的问题,提出了一种基于跳距修正粒子群优化的定位算法WPDV-Hop(weight PSO DV-Hop)。本算法通过对锚节点广播的数据分组结构进行了改进,对参考锚节点的平均每跳距离的误差进行加权处理以及用改进的粒子群(PSO)算法对定位中的迭代过程进行优化,实现WPDV-Hop定位算法的全面改进,以提高定位精度。仿真结果表明,改进的算法与原始算法相比,定位精度和算法的稳定性有明显提高。     

WSN中基于稀疏观测和异步传输的分布式实时定位算法

针对无线传感器网络（WSN）中现有集中式多维标度（MDS-MAP）节点定位算法在定位精度和分布式方面的不足,提出一种基于稀疏观测和异步传输的分布式实时定位算法。首先在传统MDS-MAP算法中融入稀疏观测机制,使其能够更好地符合实际观测场景;然后提出一种异步传输序列,使节点能够分布式计算距离观测,并通过分布式计算结果给出位置估计;最后通过提出的位置估计精化操作减小估计误差,最终实现节点的精确定位。实验结果表明,该算法具有较高的定位精度。     

无线传感器网络中中位数查询近似算法研究

提出一种基于WSN的中位数查询近似算法——AAMQ。在AAMQ中,节点分别统计出每个感知值出现的不重复次数,从而抽取节点的K%个最常用感知值作为子样本,然后将子样本传递给父节点,最终在根节点形成全网的样本。最后使用这个远小于全网数据集规模的、可用于代表全网数据集结构的全网样本迅速获得中位数的近似结果,从而避免了将各节点的数据都传输至根节点。实验结果显示,该算法能较大减少网络通信量、具有较小的误差,能有效地延长网络的生存期。     

松弛迭代多维定标 WSN 分布式定位算法改进﹡

在无线传感器网络的很多应用场景中,传感器节点的自定位都是非常关键的。传感器节点的分布是随机散布的,有规则的和不规则的两种。经典的 MDS 定位算法,在大尺度传感器网的节点数较多时定位精度较低。基于大尺度无线传感网络提出了基于松弛迭代随机扩散消息的分布式定位算法。仿真表明经过大约18次左右的局部地图扩散与合并,基本上能完全覆盖一个在规则的方型区域内200个节点随机分布的网络,算法的复杂度低为 O(n(n-1)),在8个锚节点的情况下,仿真得平均连通度为30.114,平均定位误差仅为3.188%。仿真表明基于松弛迭代多维定标的节点的定位精度比经典的多维定标算法定位精度高,误差小。     

基于加权的DV-Hop算法在WSN中的应用与研究

定位在无线传感器网络中非常重要,在DV-Hop定位算法中,平均每跳距离的计算误差过大.提出了改进的DV-Hop定位算法,结合较少跳数范围内加权的思想求解平均每跳距离,再乘以跳数,使其结果更加接近真实值.MATLAB仿真结果显示,改进的DV-Hop算法定位在不需要增加硬件开销的基础上增加了定位精度,定位误差明显减少.