一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络定位研究

为解决传统DV-Hop算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络(WSN)定位方法。首先,构建WSN协同定位模型,并将传统蝙蝠算法与元胞自动机进行融合取代DV-Hop算法中的最小二乘法来计算网络中未知节点的位置,提高算法的搜索能力;其次,引入小生境技术和个体灾变机制,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;最后,通过仿真实验进行性能对比分析。实验结果表明,所提算法在节点呈随机分布、C型分布和O型分布的情况下均能够有效实现对未知节点的准确定位,且定位精度和收敛速度均优于对比算法;所提算法的定位精度随锚节点总数、锚节点比例以及通信半径的增加而增加,随传感器测距误差增加而减小。     

一种基于ROAN的无线传感器网络定位方法

节点定位是无线传感器网络的一项关键技术,为了提高精确度和避免使用对参数要求苛刻的传统算法,提出了一种新思路：基于ROAN（Ratio of Arrival Numbers,信号到达个数比）法。该法将原本需测节点间实际距离的难题,通过统计信号到达的数目,转化为计算距离比的模型,进而采用迭代法求解出位置信息。经过数学建模分...     

基于无线传感器网络的定位算法的研究

从无线传感器网络的应用研究角度出发,传感器节点位置信息的获得是任何应用的基础。本文采用了最小二乘法和极大似然估计法分别对未知节点进行计算的非测距的DV—Hop定位算法实现了对数据进行定位处理,且采用极大似然估计法对未知节点的计算可以获得较高的定位精度。     

基于序列加权的无线传感器网络定位算法

针对阶次序列定位算法的复杂度高和定位精度低的问题,提出了一种新的无线传感器网络阶次序列加权定位算法,给出了该算法的基本原理与实现方法。该算法首先采用Voronoi图对定位空间进行划分,将多边形的点、面的重心及其和边界交汇点作为虚拟信标节点,然后建立虚拟信标节点到信标节点的阶次序列表。最终,该算法计算未知节点序列与构建的最优序列表中各序列的Kendall阶次相关系数,通过对系数的归一化处理实现未知节点位置的加权估计。仿真结果表明,新算法在降低算法复杂度的同时降低了边缘节点定位误差,定位精度也有所改善。     

基于ZigBee无线传感器网络的变电站人员定位的改进算法研究

为了对在数字化变电站中的人员进行精确、低成本的定位,将ZigBee无线传感器网络引入到变电站,并对其目前用于变电站中人员定位的直接测距算法进行了改进,提出了模糊推理算法。该算法将每个参考节点接收的信号强度和参考节点间的相对距离作为输入,经模糊化、模糊推理、去模糊化后得到每个参考节点接收信号强度的可信度,然后取三个可信度高的参考节点进行三边定位计算。仿真结果表明,所提出的算法可在使用较少节点且不添加任何硬件的条件下明显提高变电站中人员的定位精度。     

无线传感器网络能量改进路由算法研究

基于能量多路径路由协议和LEACH路由协议的大多数成簇算法是概率选择,在一定程度上会加速局域内节点能量过早消耗完,影响网络的性能。结合能量感知多路径和LEACH路由算法,提出一种能量高效的改进路由算法,从节点能量消耗角度出发,根据节点与汇聚节点之间的距离、网络中所有存活的节点到汇聚节点的平均距离以及该节点当前剩余能量值来确定簇头选择的能量阈值,并依据该值进行路由选择。仿真实验结果表明,该算法能够提高网络整体性能,有效延长网络节点的生命周期。     

一种能量均衡的无线传感器网络分簇算法

本文基于优化理论求簇首优化解,使整个网络的能量按照分簇达到均衡,极大地提高了节点的能量利用率和网络寿命.仿真结果显示,该算法使网络的寿命提高了10%～25%.     

环境监测中无线传感器网络路由算法的改进

针对无线传感网在环境监测应用中节点能量的问题,基于PEGASIS算法设计了一种改进的路由算法PBRE。该算法采用了改进的距离门限策略(短链聚合策略),并在簇头选举过程中综合考虑了节点发送数据的能耗和剩余能量。实验表明,该算法在延长网络生存时间和数据传输时效性上的有效性,且具有一定程度上的避障功能。     

无线传感器网络抗Sybil攻击的MPRR-RSSI定位算法

无线传感器网络技术近年来发展非常迅猛,然而实际通信环境非常复杂,而且充满攻击和对抗,网络节点的正确位置信息是构建系统、维护网络、目标跟踪和事件定位等关键技术实现的基础,定位的安全性至关重要。着重研究了基于接收信号强度指示(RSSI)原理抗女巫攻击的无线传感网络安全定位系统的编码技术和定位方法,并对相关算法进行了仿真分析。通过结果可知,改进后的编码和定位算法结构相对简单,对系统的硬件依赖小,抗攻击能力提高。     

采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法

由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。     

基于多维尺度的矿山无线传感器网络定位算法

无线传感器网络(WSN)应用于具有复杂性,高度动态性以及无线信号的传播不确定性的矿井较为困难。为了获取地下矿井中大量矿工的位置,部署了无线传感器网络用于获取佩戴于矿工身上的无线移动节点的位置信息。引入了基于卡尔曼滤波估计以及弹性粒子的定位算法,用于节点间的距离测量,提高了动态环境下测距模型所获取的距离信息的精度;基于分簇机制减小网络计算复杂度,并使用了Ao A和余弦定理得到网络中无法直接连接的节点间的距离信息,通过簇之间的距离矩阵的整合得到最终网络的距离矩阵;使用多维尺度(MDS)定位算法重构出网络中所有移动节点的最终位置。实验结果表明,算法有效的减小了定位误差,适用于具有高度动态性与复杂结构的矿井无线传感器网络。     

无线传感器网络中节点的自身定位算法分析

无线传感器网络中节点的自身定位是其大多数应用的基础,文章利用网络中存在的冗余信息,针对客观存在的不良节点,对现有分布式无需测距技术的Amorphous定位算法进行改进,以提高整个网络的平均定位精度。仿真结果表明,改进后的算法有效地降低了节点位置的平均估计误差。该算法无需任何附加的硬件支持和良好的拓展性,对实际的应用具有积极的意义。     

基于改进APIT算法WSNs节点定位在配电网研究

针对无线传感器网络节点在定位配电网故障时定位精度低、能耗大等问题,对近似三角形内点测试(APIT)算法进行节点定位改进。首先对RSSI测距权重值进行改进,在保持较高的精确度条件下来确定测量次数,达到最优测距能力;然后,对传统APIT定位容易受节点密度影响,采用三角形外接球的方法确定未知节点坐标;最后,使用细菌觅食算法(BFO)改进APIT锚节点在分布较少的边界区域进行确定,将每一个计算出坐标的传感器标记为已知锚节点。由仿真结果可知,改进的APIT算法定位误差降低,减少数据迭代次数,提高了节点定位精度。改进APIT算法在定位准确度、定位面积和能耗损耗优化于其他算法。     

基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法

针对现有水下无线传感器网络定位算法定位精度不足且无法适应水下多变的网络拓扑的问题，提出一种基于移动信标的水下无线传感器网络定位算法。首先通过RSSI测距定位和DV-Hop算法获取未知节点的大致分布情况，其次以未知节点定位覆盖率作为目标函数，采用经过自适应惯性权重和柯西-t扰动策略优化的改进秃鹰搜索算法迭代求解信标节点移动的最优位置，最后信标节点移动到最优位置再对未知节点进行重新定位。仿真结果表明,与对比算法相比，移动信标节点定位算法能有效提高未知节点定位精度，在网络拓扑变化时也能保持较高的定位精度且定位效果稳定。     

无线传感器网络定位技术综述

首先介绍无线传感器网络定位技术的相关术语、评价标准等基本概念及定位算法的分类方法;重点从基于测距和非测距两个方面介绍无线传感器网络的主要定位方法,并研究和分析若干新型无线传感器网络定位方法,主要包括基于移动锚节点的定位算法、三维定位算法和智能定位算法。从实用性、应用环境、硬件条件、供能及安全隐私等方面出发总结当前无线传感器网络定位技术存在问题并给出可行的解决方案后,展望未来的研究前景与应用发展趋势。     

一种快速可靠的无线传感器网络路由

针对无线传感器网络的特点,本文提出了一种快速可靠的无线传感器网络路由,采用建立网络树结构方式,使各节点拥有唯一的传输路径,降低网络延迟,减少能量消耗。该路由对硬件无特别要求,仅采用普通射频芯片即可以同时工作于任务查询方式及事件驱动方式,并具有较强的路径自我修复能力。算法通过软件仿真并与经典的路由协议Directed Diffusion做多方面比较,结果表明,该路由具有更好的性能,兼备低延迟,低功耗、鲁棒性强及易实现等特点。     

一种基于ARM7的无线传感器网络

提出一种基于嵌入式Linux操作系统的ZigBee无线传感器网络的设计方案。传感器节点使用模块化设计,由基于ARM7微处理器的主控模块和采用CC2420芯片的无线通信模块构成,构建了uClinux操作系统,依据ZigBee 2007版规范使用多个节点组成简单的星型网络,实现了网络节点信息汇聚、动态绑定和数据收发,并通过汇聚节点与Internet进行数据交换,可广泛应用于远程监控和工业控制等领域。     

基于LEACH的无线传感器网络簇首选取改进算法

针对无线传感器网络(WSNs)LEACH路由协议中簇首选取不合理和能耗过高等问题,提出了一种基于LEACH的簇首选取改进算法LEACH-M。通过利用ZigBee协议中的分布式地址分配策略,首先计算出各节点的网络地址,然后结合其剩余电能来优化簇首选取阈值。此外,通过在LEACH-M中加入簇首竞争轮换机制,一方面均衡了WSNs的能耗负载,另一方面避免了簇首提前死亡而导致的路由瘫痪。NS-2.35仿真实验表明,在100 m×100 m的小面积监测和300 m×300 m的大面积监测中,所提出的算法最多能够延长33%的网络寿命,降低46%的网络能耗,增加68%的基站数据接收量。     

改进蚁群算法的无线传感器网络路由优化与路径恢复算法

无线传感器网络中的能耗问题一直是研究的热点之一。为了寻找网络中数据传输的最优路径,提出了一种新的基于蚁群算法的无线传感器网络路径寻优和恢复算法。通过改进的启发函数,综合考虑节点通信时的传输距离、传输方向和剩余能量,使得从源节点到目的节点能够找到一条最优的路径,以降低网络的能量消耗、延长网络的生存周期。同时提出了基于死亡节点的路径恢复策略,使得在最优路径上出现节点死亡的情况时,最优路径能够快速恢复,以减少路径再次寻优的时间。通过仿真实验,结果表明新的蚁群算法能够有效降低节点的能量消耗,延长网络生存周期,并在出现节点死亡时,能够对最优路径进行快速恢复。