基于最大似然估计的加权质心定位算法

为解决无线传感器网络中节点自身定位问题,针对接收信号强度指示（received signal strength indication,RSSI）测距误差大和质心定位算法精度低的问题,提出一种基于最大似然估计的加权质心定位算法．首先通过计算将估计距离与实际距离之间的最大似然估计值作为权值,然后在权值模型中,引进一个参数k优化未知节点周围锚节点分布,最后计算出未知节点的位置并加以修正．仿真结果表明,基于最大似然估计的加权质心算法具有定位精度高和成本低的特点,优于基于距离倒数的质心加权和基于RSSI倒数的质心加权算法,适用于大面积的室内定位．     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法

为提高煤矿井下无线传感器网络节点定位精度,提出了一种自适应煤矿井下工况环境的加权质心节点定位算法;在信标节点双链式部署结构的基础上,首先利用未知节点周围RSSI信号强度最大的信标节点之间的位置信息和信标节点的平均RSSI值自适应地估计环境参数,再应用无线信号强度衰减模型计算未知节点到信标节点的距离,最后采用加权质心定位算法的平均值确定最终的节点位置坐标;仿真实验结果表明,所提出方法的平均定位误差为0.94m,有效降低了环境因素及RSSI的随机性对定位精度的影响,可用于煤矿井下无线传感器网络节点实时定位系统中。     

基于接收信号强度指示的误差自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。为了有效抑制各种环境干扰因素对未知节点定位精度的影响,提出一种基于接收信号强度的误差自校正定位算法。该算法通过信标节点之间的测距找出校正节点,用校正节点和质心信标节点的实际位置求得测距距离和实际距离,利用校正节点的误差自校正因子替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心方法确定未知节点的最终位置。仿真结果表明,该算法降低了测距误差对定位的影响,提高了定位精度,具有普遍应用价值。     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

一种改进的无线传感器网络质心定位算法

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。节点自身的准确定位不仅是提供监测事件或监测目标位置信息的前提,也是提供网络拓扑自配置、提高路由效率、向部署者报告网络的覆盖质量以及为网络提供命名空间等网络功能的基础。为此,本文对无线传感器网络定位技术中的质心定位算法进行了改进,对未知节点大致位置的算法做了新的修正,并对未知节点位置确定算法中的加权因子进行了优化,使未知节点的定位误差和定位精度更加精确。相比原加权质心定位算法,本文仿真结果表明,改进的质心定位算法无论在定位误差还是在定位精度方面都有很大的提高。     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

基于WiFi的四边测距修正加权质心定位算法

针对现阶段无线信号传播过程易受周围环境干扰、运动载体定位算法精度低的问题,提出一种基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法.该算法首先运用近高斯拟合算法和卡尔曼滤波剔除RSSI数据中的突变数据和差异较大的数据,选出最优的RSSI值;然后根据无线信号传播路径损耗模型,运用RSSI值对移动终端和AP的距离进行模型计算;最后采用改进加权因子的加权质心定位算法并结合四边测距法对待定位点坐标进行计算.仿真实验表明:基于WiFi技术的四边测距修正加权质心定位算法相对提高了定位的精度.     

无线传感器网络中基于RSSI算法的优化

研究表现煤矿井下巷道狭长、信号多径效应明显、通信条件差,井下无线传感器节点定位对环境敏感,导致节点定位误差较大.基于传统的RSSI算法基础上,提出一种给出衰减校正因子的三边加权质心定位算法.算法通过对RSSI衰减测量值补偿校正,近似接近节点间实际真实值;取任意的三点的校正距离算出未知节点的估计值后,求估计值的加权质心坐标为节点估计坐标.仿真结果表明,在相同的实验环境下,该改进的算法比传统的RSSI算法有更小的定位误差,提高算法对环境的适应性和定位精度,为井下无线传感器网络节点定位提供了依据.     

基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法

针对当前无线传感器网络质心定位算法在参考节点分布不均匀时定位误差较大,提出了一种基于RSSI加权融合的质心定位算法.通过将离未知节点距离由近到远的每三个参考节点组成三角形定位单元,运用传统质心算法产生质心,这样确保了质心的有效性.分析了影响定位精度的因素,通过加权因子来体现不同参考节点对质心坐标决定权的大小,并确定了各因素的权值.最后进行加权融合处理,使得整个定位精度得到了很大的提高.仿真结果表明,所提算法较之前的加权质心算法定位精度有了明显提高,最高可达38.41％.     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

基于RSSI测距的WiFi室内定位算法研究

考虑AP(接入点)部署高度对定位精度的影响,提出了一种消除高度影响的加权质心定位算法.首先对采集的RSSI(接收信号强度指示)进行高斯拟合和Kalman滤波,根据室内信号传播模型得出终端与AP的距离;然后用几何方法对垂直距离做了消除,得出AP和终端的平面距离;最后用消除高度影响的加权质心定位算法计算位置.对于多层建筑物,还提出了一种楼层识别方法,结合二维平面定位构成近三维室内定位算法.在实验楼内用以上方法进行楼层识别,识别率可这100％.在大型教室进行定位实验,结果表明:改进后的算法相比传统定位算法在精度和稳定性上都有一定的提高.     

基于优化RSSI精度的WSN加权质心定位算法

为消弱接收信号强度指示误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,提出基于优化接收信号强度指示测距精度的加权质心定位算法。该算法根据接收信号强度指示（RSSI）和链路质量指示（LQI）在不同距离段的衰落曲线起伏的波动状况,采用分段测距的方法优化RSSI的测距精度,接着将优化后的距离值作为加权质心算法的权值因子对节点进行定位,进而提高定位精度。实验结果验证了该优化算法的有效性。     

基于卡尔曼滤波与中位加权的定位算法

为了有效解决基于接收信号强度的高精度室内位置服务计算困难问题,提出了一种新的基于卡尔曼滤波和中位加权(WMKF)的定位算法。该算法不同于以往的室内定位算法,首先应用卡尔曼滤波平滑了随机误差;然后利用中位加权方法抑制了显著误差,利用距离路径损耗模型得到衰落曲线并计算出估计距离;最后利用质心求解方法得到目标节点位置。实验结果表明,该算法初步解决了相对复杂环境下定位稳定性较差的问题,并有效地提高了定位精度,使精度达到0.81~1m。     

无线传感器网络煤矿井下RSSI自适应定位算法

通过对无线信号传播模型进行有效分析,发现路径衰减指数取值的固定性是导致测距误差的主要原因之一。在传统接收信号强度指示(RSSI)定位算法基础上,结合煤矿井下巷道环境特征,提出一种自适应RSSI三角质心定位算法,算法通过动态计算信标节点到盲节点的路径损耗指数,从而提高了测距算法对环境的适应性,算法结合巷道环境特征和信标节点到盲节点的距离公式,对两圆相交的情况进行讨论,最终计算出盲节点的有效坐标。仿真实验表明:巷道宽度在一定范围内(5~15 m),定位误差平均值均小于0.5 m,定位误差小于1 m的概率均高达90%以上,具有较高的定位精度。     

改进型神经网络在室内三维定位中的应用研究 *

针对室内复杂环境下无线信号反射,折射,多径效应,噪声等干扰,传统的对数距离路径损耗模型无法精确求出信号接收距离d的问题进行研究,提出一种改进的多策略粒子群神经网络模型,该网络采用反向学习策略,混沌惯性权重策略以及扰动策略对神经网络的拓扑结构和连接权值阈值进行优化,从而捕获Wi-Fi信号接收强度RSSI与接收距离d之间的非线性关系,然后结合修正的三维加权交点质心算法求解出未知节点坐标。实验结果表明,对比BP神经网络和遗传神经网络,该网络对RSSI-d的拟合曲线更光滑,拟合结果更加接近于真实值,对比定位精度分别提高了79%和73%,网络定位误差更低,抗干扰能力更强。     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

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。     

基于动态损耗因子和权重的改进质心定位算法

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位精度受环境和误差权重因子的影响问题,提出一种对路径损耗因子和误差权重因子动态修正的质心定位算法。前期根据实测和路径损耗模型,加权修正得出动态损耗因子;后期通过划分矩形区域,构造权重因子矩阵。首先,使用动态损耗因子,代入传统加权质心定位算法估算出未知节点的位置;然后,查询误差权重因子矩阵,确定最优权重因子,重新计算出未知节点坐标。实验结果表明,改进的算法降低了平均误差和最小误差,定位精度比普通质心算法提高了58%,比动态修正质心算法提高了21%,比动态加权质心算法提高了11%,定位精度有所提高。