WSN中基于多功率移动锚节点的智能定位算法

针对无线传感器网络节点定位,提出一种基于多功率移动锚节点的改进鸡群定位算法。移动锚节点按照移动模型遍历定位区域,通过功率控制发射信标信号,未知节点接收到信标信号后,利用测距模型建立距离方程并采用最小二乘法计算节点坐标,再使用鸡群算法对节点坐标进行修正。仿真结果表明,改进鸡群定位算法的定位精度和收敛速度皆有所提高。     

移动锚节点辅助的DV-hop定位方法研究

该文简要分析了DV-hop算法的定位原理,在分析锚节点比例、节点部署密度对该算法定位精度影响的情况下,针对稀疏的随机无线传感器网络引入移动锚节点。移动锚节点使用一种在自组织网络中经常用到的移动模型。仿真结果表明,改进的M-A-DV-hop算法很大程度地降低了硬件成本,并显著提高了算法在稀疏随机传感网中的定位精度。     

UWSNs节点运动模型及预测定位

为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位.     

基于烟花算法的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络(WSN)节点定位不稳定和不准确的问题,将烟花算法(FWA)应用于WSN定位,利用烟花产生的火花数量和爆炸幅度模拟节点定位过程中的锚节点数量和节点距离,实现无线传感器网络的节点定位。MATLAB仿真实验结果显示,随着锚节点数量的增加,FWA无线传感器网络定位误差减少,且当传感器节点62%以上为锚节点时,FWA定位误差最小。这说明FWA无线传感器网络定位精度较高,性能稳定,在无线传感器网络节点定位上具有较大的优势。     

基于参考点序列的无线传感器网络节点定位算法

提出了一种基于参考点序列(Reference node sequence,RNS)的无线传感器网络定位算法,该算法对定位空间的锚节点建立voronoi多边形,以此生成由锚节点组成的voronoi图,并将voronoi图的顶点记为参考点,为定位空间增加了若干锚节点信息。从而使与传感器节点通信的锚节点数目增加,改善了锚节点不足给定位带来的负面影响。其次建立参考点和锚节点到传感器节点的序列等级,根据序列等级估计出传感器节点的位置。仿真结果表明,与DV-Hop算法和质心算法相比,本文算法可以更准确地估计出节点的位置,提高定位精度。     

面向WSN节点定位的多移动导标节点路径规划

针对移动导标节点定位中的路径规划问题,提出了一种通过移动导标节点,根据搜集的未知节点多跳信息,从而获得其通信范围内未定位节点的邻居节点数量的方法.利用该方法移动导标就可以向邻居节点数量最多的节点移动,以较短的移动路径定位尽量多的未知节点,还可以利用多个移动导标相互协作,使绝大多数无线传感器节点得到有效定位.仿真结果表明,与传统的路径规划算法相比,该方法在移动路径长度上具有明显的优越性.     

基于RSSI-锚圆算法的无线传感器网络节点自定位研究

针对广域危险环境下无线传感器网络中锚圆内质心定位机制存在定位不够精确的缺点,以及基于RSSI测距算法有时会存在死区域的不足,本文在深入分析这两种定位机制的基础上,融合二者的优点,提出了一种有效的无线传感器网络节点自定位方法——基于RSSI-锚圆的定位算法.并对该定位算法进行了仿真实验,实验结果表明该算法计算的半径值与实际情况相符,提高了锚圆半径值的精度,从而大大提高了节点的定位精度.     

移动参考节点动态路径最优规划

在利用移动参考节点对无线传感器网络进行时间同步或定位的过程中,参考节点的移动路径规划,直接影响节点同步精度、定位精度和能量损耗。将移动节点的移动路径规划转化为对广播点的选取及广播点间路径规划,对应数学模型为经典的选址问题和旅行商问题。通过建立两者的最优联合数学模型,提出利用贪婪算法寻找最优的广播点并获得最优移动路径的方法。仿真结果表明：该路径能够覆盖整个网络,同时缩短参考节点的移动距离。     

无线传感器节点均匀性估计算法及其应用

无线传感器网络中锚节点的分布情况是一个重要指标,在很大程度上影响未知节点定位的精度,但目前对均匀性的分析却很少. 通过比较邻居节点的接收信号强度(RSS)确定未知节点移动后远离和靠近的锚节点个数,以此研究未知节点周围锚节点的分布情况. 提出了一种对锚节点均匀性进行定量估计的算法,给出了均匀性评价指标——归一化均匀性偏差的概念及公式. 将该算法应用到节点定位过程中,提出混合定位算法. 仿真结果表明,基于均匀性估计的混合定位算法能提高原有算法的定位精度.     

无线传感器网络节点定位算法研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到锚节点距离计算中的不足,提出了一种新的距离计算方法。该算法考虑了未知节点到锚节点路径中相邻三个节点组成的夹角对距离的影响,从而更精确计算出距离,并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿真结果表明,改进算法有效地提高了节点的定位精度和覆盖率.     

基于最优锚节点的无线传感器网络节点定位算法

由于传感器节点能量受限,定位算法需要综合考虑定位误差、通信和计算开销等多方面的因素。分析了DV-Hop算法定位过程并总结出误差产生的主要原因,针对不同位置锚节点对定位误差的影响,提出了一种基于最优锚节点的定位算法—DV-Hop_Bon(DV-Hopbased on optimal nodes),最后使用Matlab进行了仿真实验,结果表明:新提出的定位算法在拥有较小通信半径情况下,能有效提高定位精度,并可广泛应用于无线传感器网络中。     

基于可规律性移动锚节点和接收信号强度指示器的改进DV-Hop定位算法及其性能分析

针对DV-Hop定位算法进行了缺陷分析,提出了一种基于可规律性移动锚节点(RMAN)和RSSI测距技术辅助定位的算法RRDV-Hop。采用OMNET++作为仿真平台,分别从算法的平均定位精度、开销、硬件成本和稳定性等方面对两种定位算法的仿真结果进行了对比和分析。实验结果表明,在相同网络条件下,与DV-Hop算法相比,RRDV-Hop算法近似实现了锚节点的均匀分布,能够在随机分布的网络中提高平均定位精度和保持更好的算法稳定性;同时减少了锚节点个数,从而降低了网络的硬件成本。因此,RRDV-Hop算法更能适应随机分布的无线传感器网络。     

基于搜索的RSSI节点定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术.该文通过对无线电传播路径损耗模型的分析,并以锚节点之间的信息作为参考,提出了一种基于搜索的RSSI定位算法.该算法由RSSI测距,定位计算和循环搜索求精三阶段组成,计算简单,通信开销小,节点定位精度较传统三角形定位算法有一定的提高,具有普遍的应用意义.     

天牛须搜索的锚节点布设优化算法

锚节点的布设方案决定了无线传感器网络的定位极限.针对现有布设算法存在计算开销大和优化策略具有局限性等问题,提出了基于天牛须搜索的锚节点布设优化算法.采用向量化的克拉美罗下界作为布设优化策略,通过功效系数法优化布设策略,并采用天牛须搜索算法实现布设的快速、精确收敛.仿真结果表明：与传统区域定位误差均界评价指标相比,所提算法使得99.74%的区域内定位性能极限提升了约38.79%;在25锚节点布设场景下,与遗传算法相比,布设后区域内定位性能极限大致相同,但搜索时间降低了约64.2%.     

基于GEM-PHD粒子滤波的移动定位自更新传播算法

为了实现无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中移动节点的实时动态定位和更新,提出了一种基于广义运动概率假设密度粒子滤波的移动定位自更新传播算法,该算法利用锚节点作为观测者探测周围环境中存在的未知节点,收集探测到的信息,利用广义运动概率假设密度粒子滤波算法对未知节点定位.基于反向定位...     

WSN中一种基于虚拟锚节点的VA-RSSI定位算法

摘要： 针对无线传感器网络中传统RSSI定位算法精度较低的缺陷,提出一种设定RSSI有效阀值的VA-RSSI（Virtual Anchor RSSI）定位算法。该算法将定位后的盲节点升级为虚拟锚节点,提出虚拟锚节点信任度的概念与计算公式。采用虚拟锚节点信任度作为权值,由加权最小二乘法计算节点坐标。仿真实验表明,在相同网络环境下,该算法能有效降低测距误差,提高定位精度。     

受限浮动水下传感器网络定位

为了确保水下传感器网络节点不会随水流离开监测区域,通常用缆绳把节点与固定在水底的锚相连,使水下节点具有受限浮动性,然而考虑这一重要特性的研究成果非常有限。针对水下节点受限浮动考虑不足的问题,提出了受限浮动水下传感器网络定位算法(restricted floating localization,RFL)。首先,根据水下节点在重力、浮力、水流冲力、缆绳拉力作用下的活动规律,建立受限浮动节点模型;然后,采用一个移动信标辅助定位,该移动信标在部署区域内沿直线移动,每过一段时间变换一次方向并广播位置信息,利用移动信标的位置信息结合水下节点的受限移动规律,通过理论分析推导锚的位置,并通过多次计算取中值以降低锚位置的求解误差;接下来,利用锚和移动信标的位置信息,计算出水下节点的位置。仿真分析了RFL算法中锚位置误差、锚对节点定位的影响以及节点位置误差,并将RFL算法与现有的TL算法、MFLA算法和LSLS算法进行比较。仿真结果表明,RFL算法的平均定位误差分别是TL算法的49.6%,MFLA算法的44.8%,LSLS算法的32.1%,其最大误差与最小误差都小于TL算法、MFLA算法和LSLS算法。RFL算法定位精度高于现有算法,而且具有较好的稳定性,简单可行,具备较高的实用价值。     

辅助定位信标节点的移动路径规划算法研究

为快速实现监控区域内所有传感节点的定位,利用辅助定位信标节点的移动,提出无线传感网中辅助定位信标节点的移动路径规划算法（MPPA）。在MPPA算法中,考虑由多个六边形网格组成的监控区域,分析sink节点的移动特点,考虑其移动路径中停留位置只是六边形网格的顶点和中心,不在同一位置停留,相邻3个停留位置不共线以及每一个网格至少被3个以上不同停留位置覆盖等约束条件,提出信标节点的移动路径约束和传感节点定位约束,并建立其移动路径规划模型。根据邻居停留位置的信息素浓度决定下一个停留位置,根据蚂蚁选择的路径释放和挥发信息素。经过蚁群算法的多次迭代,可获知能覆盖所有网格的信标节点最优移动路径。信标节点沿着该路径移动时,传感节点可获知信标节点的不同位置信息,收集通信时的RSSI值,采用Kalman滤波算法降低通信噪声,采用最大似然估计算法计算自身位置坐标。仿真结果表明：MPPA算法可根据网格中心和顶点的位置,收敛于移动距离最短且能实现监控区域任何位置上传感节点定位的最优移动路径。MPPA算法降低了信标节点的移动路径长度和停留位置个数,降低了网络启动后所有传感节点获知自身位置所需要的时间,并将传感节点平均定位误差保持在较低的水平。在一定的条件下,MPPA算法比SCAN、DOUBLE_SCAN、HILBERT、CIRCLES和ZSCAN算法更优。     

无线传感器网络三维节点的插值规划定位

针对无线传感器网络中传感器节点的初始位置未知的问题,提出一种基于插值和规划算法的无线传感器网络三维节点定位算法.该算法利用锚节点坐标将节点所在空间曲面建立,并利用接收信号强度指示（RSSI）值和无线信号传播模型推导出所有可通信节点间相对距离.最后,利用0-1规划在空间曲面上选出满足距离约束且与未知节点数量相同的插值节点,从而估计出未知节点的空间位置.该算法设计简单,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差,并具有良好的稳定性和扩展性.     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。