无线传感器网络中APIT-SC三维定位算法

针对无线传感器网络中近似四面体内点三维(APIT-3D)定位算法存在的问题,提出一种基于球切割的APIT(APIT-SC)定位算法.该算法改善在节点分布不均匀时定位精度和定位覆盖率差的问题,用体积规则减少PIT-3D测试中出现OutToIn和InToOut错误.以球切割法和轮回选择法改善算法性能,降低计算复杂度.仿真实验表明:500个节点随机部署在100m ×100m ×100m的理想网络环境下,APIT-SC算法定位覆盖率可达91％,定位误差在23％左右.与APIT-3D算法相比,降低了计算复杂度,提高了定位精度.     

RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法

三维定位是无线传感器网络的重要技术之一.提出了一种RSSI辅助的三维空间坐标四面体质心定位算法.由于现实环境往往很复杂,存在锚节点组成的四面体不包含未知节点的情况,因此筛选优质的RSSI值,并将其转换为未知节点与锚节点的距离,进而计算和比较四面体体积来进行排除;对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,并且对不满足条件的情况运用RSSI均值加权质心定位算法.仿真结果表明,该算法的定位误差比坐标四面体质心算法的小,并且增加RSSI均值加权算法提高了定位覆盖率.     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

基于改进的RSSI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问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

无线传感器网络中APIT--VP三维定位算法

在研究APIT—3D定位算法思想基础上,提出了一种改进的定位算法APIT—VP。新算法解决了APIT—3D算法在节点分布不均匀的情况下定位精度和定位覆盖率较低的问题;在一定程度上避免了PIT—3D测试中出现的OutToIn和InToOut误判错误;并且利用基于中垂面分割法代替原先的网格扫描算法,降低定位运算复杂度,减少能耗。仿真实验结果表明:在无线传感器网络环境理想、300个节点随机部署在100 m×100 m×100 m的三维区域情况下,APIT—VP算法定位覆盖率可达90%,定位误差控制在25%左右,并且与APIT—3D算法相比有效降低了计算复杂度。     

基于四面体质心迭代的三维APIT定位算法研究

本文针对三维无线传感器网络中APIT定位算法覆盖效率低的问题,提出一种基于质心迭代的三维APIT定位算法（TC-APIT）。该算法对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,减少了网格扫描法的计算量。同时该算法将已经定位的未知节点晋升为锚节点,对网络中的稀疏节点进行重新定位。仿真结果表明：改进后的算法相比于原有APIT定位算法,实现了稀疏节点定位,覆盖率增大12%左右。     

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

无线传感器网络关键问题是节点定位,通常将定位算法分为基于测距与无需测量的定位算法两大类,质心算法作为无需测量的经典算法因其算法实现简单而被普遍应用。本文针对无线传感网络节点分布不均匀的情况下,按照锚节点与未知节点的距离来对锚节点重新分组,求得多个质心点,通过加权质心,求出未知节点的估计坐标。     

无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

一种基于PIT的无线传感器网络质心定位算法

定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一.本文在研究距离无关(Range-free)质心定位算法的基础上,指出了其在信标节点分布不均匀的情况下存在的缺陷,并结合三角形测试原理(PIT)提出了一种新的定位算法,即CBPIT算法.此算法不需要额外添加硬件,且容易实现.MATLAB环境下仿真结果显示,CBPIT算法在信标节点随机分布的情况下能明显提高定位精度,在信标节点密度为33 %、网络连通度为12时,本文算法在定位精度上能比质心算法提高约10 %.     

无线传感器网络质心定位新算法及性能分析

针对锚节点非均匀分布的无线传感器网络质心定位算法定位精度较差的缺陷,提出一种新的质心定位算法--基于最小包围多边形定位(SEPL)算法。该算法以包围未知节点邻居锚节点的最小多边形质心作为未知节点的估计位置。仿真结果表明,SEPL算法可以有效改善锚节点分布不均匀时质心定位算法误差较大的问题,平均定位精度比一般的质心定位算法提高15%。