二次栅格扫描与锚节点递减栅格扫描的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上作进一步的改进。首先利用二次栅格扫描确定初始定位点,并产生缩小的定位区域;在该缩小区域内,将邻居锚节点与初始定位点间的距离转换为理论信号强度值,再对比邻居锚节点实际接收未知节点的信号强度,对邻居锚节点进行有条件递减,得到递减锚节点栅格扫描法则,最终确定未知节点的估计位置。通过仿真实验的对比,改良后的定位算法在一定程度上提高了定位精度。     

基于二次栅格扫描的无线传感器网络定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在栅格扫描算法的基础上提出了一种基于二次栅格扫描的无线传感器网络定位算法.利用未知节点与两跳范围内的锚节点的连通性约束信息,在近节点对未知节点进行栅格扫描得到其初始位置估计的基础上,引入远节点对未知节点再次进行栅格扫描,从而提高定位精度.算法增加了远节点栅格扫描的计算量,但不需要额外地增加节点的硬件功能.仿真结果表明,与仅利用近节点的栅格扫描算法相比,该算法在锚节点密度增大的过程中可以更快地提高定位精度.     

一种基于次锚节点的无线传感器网络质心定位算法

质心定位算法是无线传感器网络无需测距定位的一种典型算法。针对其定位精度和覆盖率的不足,对质心定位算法进行改进,提出一种新的WCSA算法。在三角形测试原理(PIT)的基础上,优化选择锚节点,利用三角形质心的特性,对不同的锚节点赋予权值,体现不同锚节点对定位的影响,修正定位结果,提高定位的精度;针对网络中的边缘节点和不可定位节点,采用特征计数的方式引入次锚节点进行二次定位,在降低应用成本的同时能有效地提高定位覆盖率。仿真实验表明,新的算法相比于质心算法,有效提高了定位精度,具有一般的适用性。     

Grid-Scan算法定位误差和定位率的改进

针对Grid-Scan算法定位率及定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点的Grid-Scan定位算法。具体做了3个方面的工作：有邻居锚节点的未知节点只利用邻居锚节点进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;没有邻居锚节点的未知节点利用虚拟锚节点完成定位;锚节点及虚拟锚节点与未知节点采用不同的通信半径进行扫描并完成定位。仿真结果表明,相比传统算法,改进算法的定位精度和定位率分别平均提高了约6.35%和23.37%。     

基于区域分割的二次质心定位算法

为了解决锚节点分布不均匀时质心定位算法会产生较大误差这一问题,提出一种改进的质心定位算法。用初次质心定位结果来取代未知节点通信半径内距未知节点最远的信标节点,再进行二次定位来减小由于信标节点分布不均匀而导致未知节点的估计位置偏向距离较远的信标节点的现象。仿真结果表明,相比传统的一次质心定位算法,二次质心定位算法在定位精度方面有较大的提高。     

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%。     

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作：对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。     

无线传感器网络的分区域质心定位算法

针对无线传感器网络（WSNs）质心定位算法定位精度较低和一般的改进型质心算法计算复杂及数据通信量大的问题,提出一种新的质心定位算法——分区域质心定位（RPCL）算法.该算法将包围未知节点邻居锚节点组成的三角形划分为7个区域,每个区域的确定1个质心作为未知节点的估计位置.仿真结果表明：RPCL算法的平均定位误差比一般的质心定位算法减小20％以上;参数优化后,误差减少到49％左右.     

无线传感器网络的分级定位算法

对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出了一种与距离无关的分级定位算法（IDV-Hop+IMP）。当未知节点周围邻居锚节点的数量少于三个时,采用IDV-Hop算法;当未知节点周围有三个邻居锚节点时,采用IMP算法;当未知节点周围邻居锚节点的数量大于三个时,采用加权质心定位算法。仿真结果表明,在稀疏锚节点的环境下,在保证定位覆盖率的同时IDV-Hop+IMP算法比现有的如质心、DV-Hop有更高的定位精度。     

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％.     

WSN中的质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络（WSN）中的关键技术之一。通过对质心定位算法的分析,提出了一种改进的质心算法（CSA）——以距离未知节点最近的锚节点为基准找出差异性最大的估计点,采用三角质心和多边质心计算估计点坐标提高定位精度。通过MATLAB仿真表明算法是有效可行的。     

基于移动锚节点的加权质心定位算法研究

针对加权质心定位(WSL)算法所需锚节点数目较多,定位精度低,定位成本高等问题,采用单个移动锚节点沿着既定的轨迹在监测区域移动,并在规定位置广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)比值以及邻居节点间的最小跳数确定权值,进而估算未知节点自身的坐标位置.仿真结果表明:算法有效地提高了定位精度和稳定性,降低了定位成本.     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

基于阈值机制与距离校正的WSN改进DV-Hop定位算法

在无线传感器网络的DV-Hop定位算法中,未知节点定位只考虑离它最近的锚节点的平均跳距,用它乘以跳数代替真实距离去进行定位,会导致较大的定位误差。针对DV-Hop算法以上的不足,本文提出了一种精度较高的基于阈值机制与距离校正的DV-Hop改进算法TMCD-DV-Hop。改进算法首先计算跳数阈值,考虑最近锚节点之外的其他锚节点在局部范围和全局范围的影响,依据阈值选择最优的校正平均跳距来估计距离,并对参与定位的单跳通信半径内的锚节点进行组合优化后,采用质心算法得到一个估计坐标,同时利用加权最小二乘法得到另一个估计坐标,最后以两个估计坐标的算术平均值作为未知节点的定位坐标。仿真实验表明,在同等网络环境中,改进后的TMCD-DV-Hop算法较DV-Hop算法更能有效地降低定位误差,提高定位精度。     

融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中跳距计算不精确以及最小二乘法求解不能达到最优无偏状态导致定位不准确的问题,提出一种融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法,并给出了最优化锚节点的概念。该算法首先选取每个未知节点周围所有锚节点中平均跳距最小的锚节点作为最优化锚节点;然后选取其余任一锚节点与未知节点构成三角形,将最优化锚节点到未知节点的边作为三角形中的最优化边;其次利用余弦定理计算其余锚节点到未知节点的距离,达到优化跳距的目的;最后利用正余弦优化算法改进最小二乘法,利用正余弦函数的波动性寻找未知节点的最优位置。实验结果表明,该算法相比于传统DV-Hop定位算法和DV-Hop改进算法,定位误差明显降低。     

基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法

针对传统以及各种经改进的3D-DVHop算法对未知节点定位误差较大,且未对定位成本进行实质性降低的问题,提出一种基于虚拟力移动锚节点的3D-DVHop-ACR定位算法.该算法引入虚拟力移动锚节点,在降低定位成本的同时可使锚节点移动路径遍历整个网络空间且不会进入网络空洞区域;通过RSSI值辅助测距与三维跳距加权修正节点间跳数和跳距,利用所有锚节点定位误差修正各未知节点估计坐标;同时,结合最大似然估计法对邻居节点数不小于3的节点继续精化,以进一步降低定位误差.     

基于同心圆定位算法的改进算法研究

在分析了常用几种无线传感器节点定位算法的基础上,依据同心圆定位算法原理,提出环形定位算法。该算法的原理是利用锚节点通过一定规则做圆环,不断缩小未知节点的估算区域,直到得到包含未知节点的最小区域,取最小区域质心位置作为未知节点的估算坐标。对同心圆定位算法、环形定位算法及改进方案进行了对比仿真实验,结果表明,在锚节点比例达到5%,在20*20m2的仿真场景内部署1000个传感器节点、锚节点密度为5%时,同心圆定位算法误差为34.86%,环形定位算法定位误差为26.64%。在改进方案中,运用了多次划分圆环方法来提高定位精度。实验结果表明,改进后的算法在锚节点密度为5%时,定位误差降低到15.76%。     

基于射频识别和无线传感网融合技术的仓储定位方法研究

针对射频识别在大规模仓储定位环境下节点数量要求过高,有效覆盖面积较小问题,提出一种基于移动锚节点的二次定位方法。传统质心算法必须在节点的3度覆盖下才能有效定位,造成节点浪费。综合射频识别和无线传感网融合技术,构造一种新的锚节点,将传统定位过程中的节点划分为固定锚和移动锚,首先利用固定锚进行初步定位获得未知标签位置范围,然后利用定位向量判定移动锚的停止位置。最后,采用基于信号强度的加权质心定位算法,进行二次精确定位。仿真结果表明,该方法能有效减少锚节点数量,弥补射频信号覆盖不完全区域的定位,提高定位精度和覆盖范围,具有一定的实际应用价值。