基于无线传感器网络的TDOA-CTLS定位算法研究

节点位置的确定是无线传感器网络的应用基础.为了提高传感器网络节点定位的精度,利用转移矩阵和观测矩阵噪声之间的关系,采用约束总体最小二乘算法求解时差定位问题.通过将定位问题转化为一个约束总体最小二乘问题,然后又将有约束问题等价为无约束的问题,利用Newton算法进行迭代求解.最后计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于DV-HOP无线传感器的网络节点定位算法

作为一种新型传感器系统,无线传感器网络具备感知、采集、处理能力,其传递给用户的信息价值直接受到传感器节点定位精度影响,本文研究的DV-HOP便属于该领域应用最为广泛算法,基于此,本文详细论述了基于人工鱼群算法的DV-HOP定位算法,并结合仿真证明了改进后算法具备较为优秀的性能。     

基于BPSDV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

为了尽量避免误差的扩大化,定位更加准确,增强无线传感器网络节点的灵敏程度,混合粒子群在BA校正的基础上,不断优化无线传感器网络定位,充分利用BPSDV-Hop定位算法,这一算法先通过优化混合粒子群对一些未知节点精细计算,计算出跳距范围,其次在应用DV-Hop算法计算未知节点的自身位置时摒弃以往常用的最小二乘法,对于那些未知节点的坐标的判断要利用好蝙蝠算法,通过这一特性不断优化定位方法,确定精度,最后要充分发挥Matlab平台的作用,利用这一平台,对算法细致化分析与探究。据可靠分析显示:BPSDV-Hop定位算法远远优越于DV-Hop定位算法,它对未知坐标的判断和定位准确度非常之高,在WSN中具有广泛的应用前景。     

基于支持向量回归的无线传感器网络定位算法

针对一些增量定位中误差容易累积和集中式算法通信开销较大问题,提出了一种基于支持向量回归的半集中式定位算法,中心节点收集锚节点位置和网络连通信息作为训练样本,使用支持向量回归技术得到连通信息到节点位置的映射函数,分发到普通节点后即可使用此函数完成自身定位.为增加训练样本,对邻居锚节点达到3个的普通节点,使用基于RSSI测距的最小二乘法进行定位,升级为锚节点.分析和仿真表明,算法减少了通信开销,减轻了测距误差影响,并获取了较高的定位精度.     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法研究

节点定位算法是无线传感器网络中的关键技术。针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种改进的DV-Hop定位算法,通过减小全网平均跳距与真实的平均跳距的差距,重新修订不在网络区域的未知节点的坐标,提高平均跳距取值的准确性。仿真结果表明,在同等网络环境下,改进的DV-Hop定位算法的定位误差减小,能有效提高节点的定位精度。     

基于DV-Hop算法的无线传感器网络定位精度优化

在无线传感器网络定位领域,DV-Hop算法因其实现简单得以广泛使用.针对DV-Hop算法定位误差较大的问题,提出一种基于DV-Hop多通信半径的加权定位算法.该算法利用多通信半径并通过引入修正因子细化和优化跳数,利用最小均方误差准则和加权方式修正平均跳距,并利用加权最小二乘法估算未知节点坐标.通过仿真得出所提算法在相同实验条件下的定位精度较DV-Hop算法提升约60.5％,相较于双通信半径优化算法和3-DV-Hop算法分别提升约36.4％和13.8％.     

无线生理传感器网络TPSN算法的改进与分析

通过对无线生理传感器网络TPSN算法的研究,针对采用TPSN算法进行时间同步时产生的同步误差,文章采用最小二乘法对其进行改进,并在NS2仿真环境下进行仿真分析,结果表明改进后算法的时间同步误差更小,同步精度更高,更适用于无线生理传感器网络.     

无线传感器网络中基于APIT与DV-HOP的混合定位算法

无线传感器网络定位技术作为物联网的主要研究内容有着不可或缺的地位。为了达到高定位精确度、高节点覆盖率,本文在对各种基本经典算法深度分析的基础上,提出近似三角形内点(APIT)定位算法和距离向量跳段(DV-HOP)定位算法相结合的混合定位算法。采用角度判断未知节点的准确位置,对三角形内部和外部节点分别进行定位,内部采用APIT算法,定位精确度提高了65%,外部采用最小跳数对DV-HOP加权进行定位,定位精确度提高了24%。相比于原始算法,本文提出的混合算法可以对所有未知节点进行定位,减少了定位误差。通过MATLAB仿真,证明了其有效性。     

基于博弈论的无线传感器网络路由算法研究

在通过博弈论概念建立网络模型的基础上,讨论了各种针对特定传感器网络特点的路由算法。归纳了基于博弈论的无线传感器网络路由算法的设计原则和分类方法。详细比较了这些算法的特点、性能差异和应用范围.最后对无线传感器网络路由算法的研究现状进行了总结,并指出未来的研究重点。     

基于WLSE-KF的传感器融合定位算法研究

多传感器融合在定位中的应用越来越广泛。在利用这些传感器进行定位的过程中,需要对其采集的数据进行融合。射频识别融合定位一般采用最小二乘法,然而,它可能使定位误差较大。文中提出了将最小二乘和卡尔曼滤波相结合的算法。该算法先利用加权最小二乘估计获得移动用户的初步位置,再利用扩展卡尔曼滤波进一步使定位精度得到提高。仿真结果表明该算法相比多种传统定位算法,误差减少,定位精度明显提高。     

无线传感网络中基于蚁群的路由算法

In the wireless sensor networks, high efficient data routing for the limited energy resource networks is an important issue. By introducing Ant-colony algorithm, this paper proposes the wireless sensor network routing algorithm based on LEACH. During the construction of sensor network clusters, to avoid the node premature death because of the energy consumption, only the nodes whose residual energy is higher than the average energy can be chosen as the cluster heads. The method of repeated division is used to divide the clusters in sensor networks so that the numbers of the nodes in each cluster are balanced. The basic thought of ant-colony algorithm is adopted to realize the data routing between the cluster heads and sink nodes, and the maintenance of routing. The analysis and simulation showed that the proposed routing protocol not only can reduce the energy consumption, balance the energy consumption between nodes, but also prolong the network lifetime.     

基于准格型策略的无线传感网协作覆盖算法

该文提出了一种基于准格型策略的无线传感网协作覆盖QGCC(Quasi-Grid based Cooperative Coverage)算法,通过在随机分布节点中构造准格型结构并结合协作感测模型,减少活动节点数量,延长覆盖周期。QGCC设计了低复杂度的分布式虚拟网格确定方法及能量高效的节点调度策略,定义了不规则度指标以分析网络的不规则程度对覆盖性能的影响。仿真实验表明,相比于参照算法,QGCC能够较大程度地减少活动节点的数量,大幅延长网络的覆盖周期;此外,该算法的覆盖周期和节点密度具有近似线性的关系,且比参考算法具有更大的斜率,说明其对冗余节点具有更高的利用效率。     

无线传感器网络中基于移动代理的信息驱动的多分辨率算法研究

该文提出了一种适用于无线传感器网络的基于移动代理的信息驱动的多分辨率(MAIDM)算法,以提高目标跟踪过程中数据处理的精度和容错性,并满足无线传感器网络对节能方面的要求。该文在以簇为逻辑结构的无线传感器网络中,移动代理根据各节点信息贡献量的估计,使用多分辨率算法收集、处理节点数据,并根据移动代理迁移路径上节点信息贡献量的最大值,动态决定其携带的数据量,以达到在节省能量的同时,提高跟踪的精度和容错性。仿真验证了MAIDM算法在精度和容错性方面比IDSQ算法有很大的提高,在节省能量方面比MA-CSIP算法更加有效。     

基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

对移动信标节点的无线传感器定位路径进行研究分析,分析规律性折线路径,随机路径和虚拟力方法路径的缺陷,结合两者优点,提出改进的自适应的动态路径。采用matlab仿真工具,结合RSSI测距方法以及无线传输模型,对改进算法进行仿真验证,得到更高的覆盖率和更小的误差率,从而减小了网络硬件成本,更能满足无线传感器网络定位的实际应用。     

基于空间相关性的事件驱动无线传感器网络分簇算法

分簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够增强网络的扩展性和延长网络的生存时间。针对传感器节点数据的空间相关性,该文提出了一种新的基于空间相关性的事件驱动传感器网络分簇算法。算法根据用户要求的误差门限及结合节点数据的空间相关性马尔可夫模型,将事件感知区域划分成虚拟极坐标等价层。每个等价层选取层内当前剩余能量最大的节点作为簇头,网络通过移动代理收集簇头感知信息,该方法减少了传输数据量,有效节省了网络能量。     

基于无线信号不规则性的无线传感网层次型拓扑控制算法

构建层次型拓扑结构是延长网络生存时间的有效方法。该文将拓扑构建过程分为由簇成员组成的感知层和由簇头组成的平面数据转发层,建立了基于无线信号不规则性的网络能耗模型以及节点成簇稳定性模型,提出了基于无线信号不规则性的层次型拓扑控制(WSIBTC)算法。WSIBTC算法根据节点平均有效传输距离将监测区域划分为多个子区域,由成簇稳定性和节点在簇中的位置决定最终簇头,簇头间形成平面拓扑结构,延长网络生存时间。分析和仿真结果表明由WSIBTC算法得到的网络拓扑大幅度地提升了网络生存时间。     

无线传感器网络路径覆盖问题研究

目标跟踪是无线传感器网络的重要应用之一。在目标跟踪过程中,用户通常更关心目标移动路径的覆盖情况,而不是整个网络部署区域的覆盖情况。学术界对路径1覆盖的问题做了详细的研究,但是并没有给出路径k(k1)覆盖的分析。针对这一问题,该文首先将节点随机布设的2维传感器网络中目标移动路径的覆盖问题转化为1维线段覆盖问题,并通过理论分析给出任意直线路径满足k(k1)覆盖的概率下限。实验表明,在k较小时,该下限可以较好的逼近仿真结果。     

无线传感网络再编程研究

无线传感网络再编程通常作为独立于应用程序的服务实现在传感节点的操作系统之上:也是通过无线信道有效地管理和维护传感网络的一个重要功能.本文在介绍再编程面临的挑战基础上,分类研究工各种再编程协议的传播方式与可靠性,指出了安全、快速、可靠地对部署好的传感网络再编程需要解决的几个问题,提出了未来的几个研究方向与重点.     

异构传感器网络覆盖势力剖分算法

对于普遍存在的异构传感器网络,目前尚缺乏有力的方法解决其覆盖势力的剖分问题。对此,该文提出一种本地化的覆盖势力剖分算法CFA(Coverage Force Algorithm)。该算法根据节点感应能力的差异,构建基于感应异构性的通用Voronoi图,能有效对网络中异构节点的覆盖势力范围进行剖分。实验证明,CFA算法解决了异构网络覆盖性能分析问题,和传统的Voronoi图方法相比,具有广普性和本地化的特点。     

无线多媒体传感器网络研究

无线多媒体传感器网络(WMSNs)是在传统无线传感器网络(WSNs)的基础上发展起来的具有音频、视频、图像等多媒体信息感知功能的新型传感器网络,具有广阔的应用前景。该文介绍了WMSNs的概念,分析了WMSNs区别于传统WSNs的个性化特点。对节点系统、MAC协议、路由协议、多媒体信息处理等关键技术的国内外研究现状、面临的问题和可行的解决方案进行了深入探讨。最后对WMSNs亟待解决的问题和发展趋势进行了总结。