基于WSN的定位算法研究及改进

分析了影响CC2431定位的几个因素:RSSI波动性、障碍物影响、供电电压。对重要参数的选择进行了优化。同时针对CC2431本身定位算法的不足,提出了采用CC2431定位引擎与加权质心算法相结合的定位改进算法,并对结果进行校正。实验结果表明,改进的定位算法,有效地提高了盲节点的定位精度,达到了较好的定位效果。     

WSN定位算法APIT的改进型设计

APIT算法是WSN中应用广泛的一种定位算法,在定位中要求有较高的信标节点密度和网络连通度,而现实中未知节点的分布是随机分布的.为了提高定位精度,针对传统 APIT 定位算法在节点分布不均匀和信标节点较少时定位误差较大的问题,对原算法进行改进.仿真结果表明,改进后的 APIT算法定位精度和网络覆盖率相比于原算法都有明显的提高.     

基于RSSI-SO算法的WSN定位研究

无线传感器网络是一种基于无线通信技术的分布式传感器网络,广泛应用于环境监测、智能家居、智能交通等领域。在WSN中,节点的位置信息对于实现很多应用非常重要。因此,WSN定位算法是WSN研究的重要内容之一。鉴于此,提出了一种基于RSSI与蛇优化算法的WSN定位研究,利用节点之间的信号强度和蛇优化算法来实现节点的定位,最后进行误差分析。在实验环境中进行了对比实验,结果表明,本文提出的方法相比于三边测量定位算法,具有更高的准确度。     

基于WSN在消防灭火救援中的定位算法研究

消防人员在火灾环境中的侦查救援工作非常危险,及时准确地获知消防人员的位置至关重要。无线传感器网络（WSN,Wireless sensor networks）具有跟踪定位功能,能有效缩短救援时间。文章针对消防救援环境中利用WSN定位技术实现消防人员跟踪定位,文章通过对WSN的典型定位算法进行分析比较,研究其适用性,并提出适用于该环境的定位算法。     

基于改进全局人工蜂群算法的WSN节点定位研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能力。但将其应用于WSN节点位置求解时,存在计算时间长、收敛不稳定的问题。提出一种改进的全局人工蜂群算法,在邻域搜索后对新解进行衡量,若新解适应值在可接受的范围内,与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较好,不与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较差,舍弃新解。这较好地平衡了算法的探索和开发能力。求解WSN节点位置时,证明了该算法有更快的收敛速度和更好的收敛效果。     

基于和声搜索算法的WSN节点定位技术

节点定位问题是无线传感器网络中的最重要的基本问题之一。通过引入和声搜索算法来优化无线传感器网络中的节点定位计算,降低了测距误差的影响,提高了节点的定位精度;减少了计算的复杂度,加快了运算速度。仿真实验中通过与基于模拟退火、遗传算法的求解方法进行比较,结果表明定位计算技术在定位精度、运行性能方面的效果较好。     

一种基于WSN信号强度的位置指纹定位方法

随着近年来网络与通信技术的大发展,人们对各种定位信息的需求也日益增大。虽然在室外定位中,GPS技术可以满足人们较高的定位需求,但其在室内的定位效果却令人难以接受。而近些年来无线传感网络（WSN）的发展,恰好为我们提供了一种成本低、实施简便、定位精度高的室内定位方法。文中提出了一种基于无线信号强度的室内定位算法,阐述了其定位原理,并以ZigBee无线网络为基础搭建了基于该算法原理的室内定位系统。最后,通过在实际环境中对该定位系统的测试,得出其最大定位偏差达到3m以内,平均定位偏差达到2m以内。     

基于跳距修正L-M优化的WSN定位算法

针对DV-Hop定位算法在节点随机分布的网络拓扑环境下存在误差较大的问题,文中通过分析平均跳距估计、未知节点坐标估计区域求解对定位精度的影响,提出了一种基于跳距修正L-M优化的WSN定位算法CLDV-Hop(Correct L-M DV-Hop)。仿真结果表明,在不增加额外开销且仿真环境相同的条件下,CLDV-Hop算法比现有改进的算法具有更高的定位精度,与DV-Hop算法相比精度提高了约33%——41%。     

基于空间锥体模型WSN节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点在空间定位精度问题,针对无线传感器无法获取特定的节点的位置,传统的定位算法受到外界因素、测量距离误差和部署节点不合理性以及节点能量过快消耗,使定位和测距存在定位精度不高和计算量大等弊端。为解决上述问题,提出一种空间锥体模型下的WSN节点定位算法。通过仿真对目标参数测距量化和锚节点与求知节点空间几何关系的计算,对其求解结果进行迭代求解,从而降低了测距误差,提高了节点定位精度,避免了因距离误差和节点能量过早耗尽。仿真结果表明,算法有效地减少网络节点间通信开销,延长了网络生存周期,增强了定位精度的鲁棒性和稳定性。     

基于画图算法的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络的节点定位问题,提出一种新的基于类Kamada Kawai画图算法的无线传感器网络节点定位算法,将无线传感器网络节点定位问题转化成画图问题,用经典的画图算法求得问题的最优解,从而实现对节点的定位。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快、定位精度高、能够获得较好的效果。     

基于混合蛙跳算法的WSN路由优化算法

通过对无线传感器网络的拓扑结构和蛙跳算法的研究,针对能量受限的无线传感器网络生命周期较短的问题,提出一种基于混合蛙跳算法的WSN(W ireless Sensor Network)路由优化算法。该算法在生成青蛙时,考虑了节点的剩余能量,在局部优化过程中采用选择替换和变异两种方法,在全局优化中引入了多路径路由思想,并且充分利用了基站的信息资源和强大功能。仿真结果表明,该优化机制有效延长了W SN的生命周期,改善了网络性能。     

基于无线传感器网络的智能物流车辆监控系统的设计

为了解决物流运输途中物资安全监控难、受限人为因素等诸多安全隐患问题,并能实现对物流车辆定位、实时监测和跟踪功能,介绍一种基于无线传感器网络的智能监控系统在物流车辆调度监管中的应用。设计以S3C6410微处理器和Wi Fi模块及GPRS等构建的无线传感器网络节点,实现对物流车厢内物资信息的采集、处理和显示,异常时启动摄像头进行实时监控,并可将车辆的工作状态与位置等信息传输至监控中心。在VMware和Ubuntu 11.10开发环境下编写和编译传感器节点程序,实现无线传感器网络节点之间的数据传输功能。结果表明:系统工作稳定可靠,结构简单,功能易扩展,具有推广和应用价值。     

多约束条件下能耗均衡的WSN路由算法的研究

无线传感器网络WSN节点自身的特点决定了能量的消耗成为评价网络路由协议优劣的重要指标。但如果仅仅从总能量消耗最少的目标来设计路由,可能会使得部分节点被过度地使用而过早死亡,从而影响整个网络的寿命。同时还可能由于一些可扩展性较差的节点被频繁地使用而造成整个网络路由的可扩展性较差。由此可见,WSN路由的设计需要考虑多个约束条件,如总能量的消耗、能量消耗的均衡性和路径的可扩展性。提出一种基于遗传算法的WSN路由算法,综合考虑约束条件,结合约束条件设计适应度函数,利用遗传算法求得最优解。仿真结果证实该算法的有效性。     

一种改进的节点定位方法

针对无线传感器网络(WSN)的节点定位问题,提出一种将蚁群算法和蒙特卡罗相结合的算法AC-MCL(Ant Colony–Monte Carlo Location):利用蚁群算法节点的分布式概率和转移概率,对节点进行位置预测,从而实现节点定位。由于蒙特卡罗算法的引入,消除了定位至少需要三个锚节点的局限性。仿真实验结果表明,该算法在规模较大而锚节点比例低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位的精度更高。     

基于TDOA的无线传感器网络四面体质心定位算法研究

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。针对部署在二维空间的无线传感器网络质心定位算法性能问题,结合TDOA测距模型,引入定位近点的概念,并推广到三维空间,提出一种改进的四面体质心定位算法ICLA。并从不同节点密度、不同锚节点密度以及不同通信半径等方面比较两种算法的性能。仿真实验结果表明,改进之后的ICLA定位算法在定位误差和定位精度方面达到了更好的效果。     

车间设备监控节点的ZigBee组网方法应用研究及低功耗策略

分析传统有线方式构建车间设备监控系统的不足,提出一种基于无线传感网络与嵌入式以太网相结合的组网方法,实现车间设备监控,并给出应用实例。以飞思卡尔32位MCF52233微控制器(内部集成以太网模块)和8位MC13213微控制器(内部集成ZigBee底层协议)为基础,给出一种车间设备监控节点的软硬件设计方案,针对电池供电监控节点,提出了ZigBee节点的低功耗策略,较详细地阐述了数据管理中心软件设计的技术要点。     

一种基于认知无线电的无线传感器网络邻点搜索算法

为了提高无线传感器网络中节点在多个频点工作环境下的搜索效率,提出了一种基于认知无线电技术的节点搜索算法。在分析了影响节点成功搜索的各个因素并映射这些因素到算法中相应参数的基础上,通过多种方法建立了各参数之间的联系并得出了在一定使用情况下的最优配置。算法既汲取了认知无线电中对频点利用率高、抗干扰能力强和安全性好等优点,还克服了其相对于定频通信在节点搜索能力方面的不足。     

基于粗糙神经网络的传感器网络故障诊断

为了克服大量信息冗余和能量有限给无线传感器网络故障诊断带来的困难,提出一种将粗糙集与神经网络集成相结合的智能故障诊断方法(RS-ANNE)。该方法首先利用粗糙集理论的属性约简技术,提取诊断故障贡献最大的最小故障诊断特征集合,然后根据最小故障诊断特征确定神经网络的初始拓扑结构,建立故障特征与故障之间的映射关系,最后通过子网表决得到最终诊断结果。实验结果表明,RS-ANNE诊断方法诊断正确率为95.67%,与ANNE方法相比计算量减小22.98%,诊断正确率提高13.88%。     

基于FPOMDP的无线传感器网络动态调度算法

针对无线传感器网络节点能量有限、数据采集易受环境影响的问题,提出一种基于可分解部分可观察Markov决策过程FPOMDP( Factored Partially Observable Markov Decision Process )的节点休眠调度算法.通过节点空时相关模型求取休眠节点数据,利用网络数据准确性和节点能量间的条件独立关系,构造状态转移函数、观察函数和奖赏函数,采用值迭代求解算法求取最优策略,实现节点动态调度.仿真结果表明,该算法能够在保证数据准确性的前提下,有效降低节点能量消耗,延长网络生存时间.     

无线传感器网络路由协议的研究和仿真

在分析现有无线传感器网络路由协议的基础上,重点阐述了定向扩散协议的工作原理和传播机制,并建立了仿真模型。仿真结果表明,与其它路由协议相比较,定向扩散是一种较为理想的路由协议。