基于UKF区域交叉定位的WSNs Sink节点动态跟踪算法

为了提高无线传感器网络（ WSNs）使用寿命,对WSNs的目标跟踪方式进行研究,提出基于无迹Kalman滤波（ UKF）的WSNs Sink节点动态跟踪算法,以实现高效节能的资源管理和利用方式。首先利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,然后通过四圆区域定位交叉定位算法对Sink节点的位置区域进行局部准确定位。实验结果表明：这种动态的Sink节点预测定位算法能够有效缩短数据发射传感器和Sink点之间的距离,减少跳数,从而实现负载均衡降低能耗的效果。     

基于帝国主义竞争算法的WSNs定位方案

遗传算法(GA)在无线传感器网络(WSNs)定位时存在收敛速度慢、精度低等弊端,针对以上问题,提出了一种利用帝国主义竞争算法(ICA)优化WSNs定位的方案。首先,使用了采样的方法来估计未知节点的初始位置;其次,依靠信标节点和相邻节点的相关信息建立了以最小化全局误差的三维空间的数学定位模型;最后,使用了最新的社会启发算法—ICA来进行定位优化。实验结果表明:与GA定位相比,ICA在WSNs定位上具有定位精度高、收敛迅速的优势。     

基于蛙跳改进算法的无线传感器网络定位*

针对无线传感器网络（WSNs）定位过程当中传统的DV‐Hop定位算法在计算锚节点与未知节点之间的平均跳距时存在较大误差的问题,论文根据蛙跳算法（S FL A ）计算速度快,全局搜索寻优能力强的优势,结合定位的实际问题,提出了一种改进的蛙跳算法。并将其引入到DV‐Hop的算法设计中,实现节点的定位。     

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。     

无线传感器网络定位技术研究进展

在无线传感器网络（WSNs）中,通过对节点的定位以确定事件发生的位置是WSNs需要具备的基本功能。介绍了WSNs定位技术的国内外研究现状,分析了静态传感器网络定位、移动信标节点定位和移动传感器网络定位的原理及方法,讨论了几种主要算法的优缺点,给出了移动传感器网络定位技术进一步研究的方向与面临的挑战。     

改进型粒子群优化在WSNs节点定位中的应用

针对无线传感网络(WSNs)在测距误差影响下存在的节点定位精度问题,提出一种基于改进型粒子群优化的自定位方法。该方法利用未知节点与邻近锚节点之间的距离信息,通过具有跳出局部最优能力的改进型粒子群优化算法取得未知节点的位置。仿真结果表明,该算法与最小二乘估计法相比,具有较高的定位精度和较快的定位速度,且性能稳定,是一种可行的WSNs节点定位解决方案。     

基于矿井三维WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心算法

针对无线传感器网络(WSNs)的矿井灾害无线监测信息系统,提出一种基于矿井三维建模WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心定位算法.根据矿井巷道的几何结构特征,将矿井建模成规则的拱型模型.介绍了一种矿井巷道固定节点无缝覆盖部署模型,并运用几何学求出了满足多重覆盖要求时的节点部署间距.在此基础上,提出了一种基于RSSI比值的加权质心定位算法,利用节点RSSI值求出加权系数,再对质心坐标进行加权处理.仿真实验表明:改进的质心算法有效地减少了定位误差,定位精度优于原算法.     

基于BADV-Hop的无线传感器网络节点定位方法

针对无线传感器网络（WSNs）节点的定位误差较大的问题,提出一种蝙蝠算法（BA）和DV-Hop算法融合（BADV-Hop）的定位算法.首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用BA校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析.实验结果表明：相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度.     

面向多跳WSNs的基于LSSVR的节点定位算法

多跳无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中的多类应用均需要准确的位置信息.为此,提出面向多跳WSNs的基于最小二乘支持向量回归机定位算法 LSSVR-LA(Least-Squares Support Vector Regression location algorithm).LSSVR-LA算法先引用转发区域概念,并通过转发区域建立测距模型,然后再利用Secant 算法估计传感节点与锚节点间距离,最后将这些距离作为LSSVR输入,建立了基于LSSVR定位算法模型.最终,估计未知节点的位置.实验数据表明,提出的LSSVR-LA算法的定位精度得到有效地提高.     

基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法

为降低无线传感器网络(WSNs)在节点众多时算法复杂度,提高定位精度,提出一种基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法(KCPD-WCLA).首先,对空间中随机大量布设的锚节点进行分组,利用三边测量定位法在二维平面上得到许多接近真实值的结果;然后将K-means聚类算法引入到WSNs的定位问题中,对K个聚类点密度加以考虑,利用加权质心定位算法(WCLA)得到定位结果.理论分析与仿真结果表明:计算复杂度明显降低,定位精度比多边定位算法(MLA)和WCLA有显著提高.     

异构无线传感器网络中异构节点的部署与优化

在无线传感器网络中适当地部署少量的异构传感器节点能够有效地延长网络寿命,提高网络的可靠性.本文主要研究无线传感器网络中异构节点的部署问题,提出了基于选址问题的异构节点部署算法,以优化无线传感器网络中异构节点的数量和位置.与其它算法相比,该算法对无线传感器网络的拓扑结构没有特定的要求,可以支持随机部署或人工部署的各种传感器网络,最后还给出了该算法的仿真测试结果.     

基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法

路径覆盖是无线传感器网络目标监控领域的一个热点研究问题,在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法(improved potential field based path coverage-enhancing algorithm,IPFPCA).该算法针对传统虚拟势场可能出现的局部极小导致覆盖增强失败问题设计了一种改进的势场函数,通过将相邻传感器节点对路径轨迹点的共同覆盖率引入到斥力计算中,有效引导节点的主感知方向调整,从而达到路径的高效覆盖.实验结果表明:对比已有的路径覆盖增强算法,IPFPCA可以消除节点的感知重叠区和盲区,最终实现网络路径的高效覆盖.     

A cross-layer transmission scheduling scheme for wireless sensor networks

In a wireless sensor network, the sensor nodes are densely deployed for detecting in many cases. One design challenge for such a network is how to devise a good data fusion algorithm for information retrieval. Noting that the channel state information (CSI) between the cluster head and the sensor nodes will influence the received bit energy noise ratio of the sensor nodes, we propose an optimal data fusion algorithm taking into account the CSI for a one-hop clustered wireless sensor network. On the basis of the fusion algorithm, we consider the redundancy of the sensor deployment and propose a cross-layer transmission scheduling scheme. By selecting proper set of sensor nodes to transmit their local information back in turn, the scheme can prolong the lifetime of the sensor network. The numerical and simulation results show that it can get a good tradeoff between the energy efficiency and the performance.     

一种基于动态跳数距离的有洞无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络中,与距离无关的定位技术一直是一项挑战性的工作。尤其是在有洞的各向异性网络中,多}L节点之间的距离估算更是一个难点。针对有洞的无线传感器网络,提出一种新的距离无关定位方法,该方法可以较好地估算未知节点到参考节点之间的距离。其主要思想是,先佑算各信标节点对之间的平均单跳距离,然后选择平均单跳距离较大并且最短路径通过未知节点的信标节点对作为参考节点来估算未知节点的位置。新算法能够较好地滤除距离估算误差较大的信标节点作为参考节点。实验表明,新算法比以前的算法定位更准确。     

自适应异构传感网节能优化拓扑控制研究

针对传统的节能优化算法没有充分考虑节点间的通信距离和节点失效后重新分簇等问题,为了延长网络的生存期,提出一种自适应优化异构无线传感器网络拓扑结构控制算法.提出的算法首先基于传输数据跳数和相邻传感器之间通信距离,依据相似三角形几何原理,结合具体应用场景对传感器节点的分簇、成簇等操作进行自适应优化控制.仿真实验表明:改进的...     

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。     

能量有效的无线传感器网络时间同步算法

针对无线传感器网络时间同步能耗问题,提出一种能量有效的时间同步算法。该算法结合了TPSN协议和RBS协议的特点,利用无线信道的广播特性,在两个参考节点广播域里的所有节点通过监听参考节点之间的数据包交换而达到同步。并提出一种同步节点选择方法,将该同步算法扩展到多跳网络。实验结果表明,该算法在保持同步精度的同时降低了能量消耗。     

一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法

针对无线传感器网络在空间、海洋等三维场景下的应用,提出了一种基于非测距的分布式三维定位算法(DRFP-3D).该算法无需测量节点间的实际距离,只需要锚节点广播它们自身的信标信息,在锚节点一跳通信范围内的未知节点接收并存储监听到的信标信息,并根据这些信息估计自身位置.与现有的基于非测距的三维定位算法相比,该算法的通信开销和定位误差均比较小,且对网络拓扑结构具有一定的鲁棒性.仿真结果表明,在500 m×500 m×50 m的三维空间内,随机放置20个锚节点,ANR=4,就能对97%的节点进行定位,其平均定位误差仅为20%左右.     

基于能耗均衡的无线传感器路由算法

为了延长无线传感器的使用寿命,弥补传统路由算法的不足,提出一种基于能耗均衡的无线传感器路由算法。首先,分析了无线传感器节点能量的消耗过程,建立了源节点到目的节点的路由表;然后,通过单跳消息方式确定每一个传感器节点的相邻节点,并把剩余能量信息传递给其相邻节点;最后,根据蚁群算法中的信息素浓度与局部能量来选择无线传感器传输数据时的下一跳节点。通过具体实验对其性能进行了测试,实验结果表明,该算法能耗低,保证了能耗均衡,最大程度地延长了传感器节点的寿命。     

基于LEACH的WSNs分簇优化策略

针对LEACH算法中能量消耗不均匀的缺陷,本文提出了一种改进的路由协议来提高无线传感器网络的能量效率。在簇首选择阶段,引入节点剩余能量和初始能量来调节传感器节点随机数的大小;在成簇阶段,该算法将节点的剩余能量和距离汇聚节点的远近作为成簇的依据,使簇首的分布更加合理;在数据传输阶段,将节点与汇聚节点之间的距离及节点的剩余能量相结合,提出一种单跳与多跳相结合的传输方式,从而减少了能量消耗。仿真实验表明,改进后的算法能够更好的减少能耗,延长无线传感器网络的生命周期。