基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于最优信标节点的无线传感器网络质心定位算法

针对无线传感器网络(WSN)质心定位(CL)算法精度不高的问题,提出了一种基于最优信标节点的质心定位(OBCL)算法.OBCL算法采用了4个移动信标节点,首先,对移动信标节点的路径进行规划;然后,未知节点根据集合偏移度(SDD)从候选信标节点集合中选出最优信标节点来进行位置估计;其次,为了解决信标节点不足导致无法定位的问题,引入角色转变机制,未知节点在完成定位之后成为准信标节点来进行辅助定位;最后,为了保证网络中所有节点能够完成定位,在完成初次定位之后,需要进行重定位过程.仿真实验结果表明,与CL、基于加权的质心定位(WCL)、利用接收信号强度加权的质心定位(RR-WCL)这3种算法相比,OBCL算法的平均定位误差分别降低了67.7%、39.2%、24.4%.由于OBCL算法只需要4个移动信标节点就能达到较好的定位效果,因此适合应用于对网络成本低、定位精度要求高的场景.     

一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法

为提高煤矿井下无线传感器网络节点定位精度,提出了一种自适应煤矿井下工况环境的加权质心节点定位算法;在信标节点双链式部署结构的基础上,首先利用未知节点周围RSSI信号强度最大的信标节点之间的位置信息和信标节点的平均RSSI值自适应地估计环境参数,再应用无线信号强度衰减模型计算未知节点到信标节点的距离,最后采用加权质心定位算法的平均值确定最终的节点位置坐标;仿真实验结果表明,所提出方法的平均定位误差为0.94m,有效降低了环境因素及RSSI的随机性对定位精度的影响,可用于煤矿井下无线传感器网络节点实时定位系统中。     

无线传感器网络中基于RSSI的改进加权质心定位算法

针对基于无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于接收信号强度(RSSI)的改进加权质心定位算法。该算法首先采用高斯理论模型过滤RSSI值,再运用校正RSSI测距技术测量节点之间的距离,并优选信标节点,最后用改进加权质心算法进行定位。实验结果表明:改进后的算法相比于传统的质心定位算法,能够实现更好的定位效果。该算法充分利用了RSSI数据,避免了信息的淹没,能够较好地满足低功耗与低成本的要求。     

WSN中移动信标辅助的加权质心定位算法

质心算法是一种简单易实现的节点定位方法,但是它的定位精度多依赖于网络中信标节点的密度和分布。针对质心算法这一缺陷,本文提出了一种移动信标节点辅助的加权质心定位算法(MBAWCL)。该算法采用一个飞行的移动信标节点在网络部署区域上空按照设定的路径移动并周期性的广播自己的位置信息;未知节点对所接收信标信号采取一定的筛选机制存储信标信号,然后利用加权质心(WCL)方法计算自己的位置。实验测试证明该算法可以提高节点的定位精度,降低定位成本,提高定位效率。     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

基于APIT的无线传感器网络质心算法研究

为了解决基于无线传感器网络的高速公路检测系统中由于信标节点分布不均且稀疏导致的定位误差,结合近似三角形内点测试(APIT)算法提出了一种新的定位算法,保证未知节点在所选择信标节点组成的三角形内。算法不需额外添加硬件,容易实现。M atlab环境下仿真结果显示,基于APIT的质心定位算法在信标节点较为稀疏、不均时,定位精度比采用最近邻信标节点选择的质心定位算法提高了32.18%。     

无线传感器网络节点近点加权质心定位方法

节点定位技术是无线传感器网络（WSNs）的基础技术,具有重要的研究意义。质心算法与基于RSSI的质心算法是目前常用的定位方法,但前者定位误差大,后者对每个信标节点进行加权定位,这在提高精度的同时也增加计算量和干扰因素（如路径衰减因子等）。基于此,提出一种利用距未知节点最近的若干个信标节点的位置修正其他信标节点的位置的近点加权质心算法,以提高初次定位的精度。进而,可以通过改变最近点、次近点、所有点位置之和三者的权值对初次定位进行校正。仿真结果表明了所提算法的有效性。     

无线传感器网络中基于RSSI的改进定位算法

无线传感器网络节点自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用的定位算法,该方法通过校正RSSI测距技术测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权质心方法进行定位.仿真结果表明:本算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能.     

无线传感器网络中的HWC定位算法

提出一种跳数加权质心定位算法——HWC算法。它完全基于网络连通性,采用通信跳数信息作为加权因子计算待定位节点估计位置,体现跳数不同节点对多边形质心计算结果的影响。仿真表明,该算法减小了平均定位误差,是一种适合大规模传感器网络应用的节点定位算法。     

基于四面体模型的三维加权质心定位算法

针对三维空间中未知节点的定位问题,提出基于四面体模型的三维加权质心定位算法。利用锚节点组成四面体,依据未知节点与锚节点间的距离大小,采取加权求和定位未知节点,利用接收信号强度指示器的数据信息对加权系数进行修正。仿真结果表明,该算法的定位精度较高。     

基于ZigBee的加权质心定位算法的仿真与实现

为了研究节点定位算法的实现方法,提出了一种新的加权质心定位算法。这种算法首先通过对无线电传播路径损耗模型的分析,结合具体环境的实验,得到信号传播的经验模型,然后利用信标节点对未知节点的不同影响力来确定加权因子,进行加权质心算法定位。最后在对定位数据处理和分析的基础上,选取三个RSSI最大的信标节点进行定位计算,进一步改善了节点定位精度。仿真和实验结果表明,这种加权质心算法可应用于区域定位。     

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。     

一种基于卡尔曼和线性插值滤波的改进三角质心定位算法

基于RSSI的目标定位技术,由于复杂度低、定位精度较高,被广泛用于无线传感网络节点定位中。为进一步提高无线移动定位精度,首先利用CC2530构成的参考节点的RSSI实测数值得到无线信道模型中优化射频参数A和传播因子n,通过卡尔曼滤波和线性插值法对随机误差进行补偿以获得较精确的定位节点与参考节点间的估计距离;然后采用一种改进的三角质心定位算法进行测试与仿真。通过仿真证明,采用的改进算法较传统的加权质心算法在定位精度上有较明显的提高,在所测试环境下平均定位精度为0.7米左右,获得了较好的效果。     

用线性调频扩频技术测距的室内质心定位方法

提出一种利用线性调频扩频技术进行通信并实现测距的方法,该测距方法能够适用于复杂室内通信环境的无线传感器网络节点间的测距。在三边测距定位的基础上,提出了四边测距定位算法,突破了三边测距定位的局限性。为了进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法。实验结果表明,加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中,节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。     

基于RSSI的室外无线传感网络自定位算法

针对室外无线传感网络的节点自定位问题,对野外环境无线电传播路径损耗模型进行分析,提出加权质心定位算法,并结合优选信标节点的规则进一步提高了节点定位精度。加权质心定位算法计算简单,定位过程中节点间通信开销小,定位精度较极大似然估计法高,仿真结果表明其基本满足应用要求。     

基于RSSI自适应选择定位算法的研究

在基于RSSI(Received Signal Strength Indication)的Wi-Fi室内测距定位技术研究中,首先利用对数距离衰减模型进行测距,然后针对定位精度不高的问题,这里提出利用RSSI自适应选择定位算法的方法,即在定位阶段,当满足能够准确确定定位节点所在的最小区域条件时,采用加权质心定位算法,加权因子由1/d表示;当不满足条件时,采用最小二乘定位算法。实验结果表明,自适应选择算法可避免一般加权质心算法由于最小区域的错误锁定而造成的定位误差大的弊端,同时也解决了最小二乘算法在边界区域定位精度难以控制的问题,若考虑定位误差在5m以内的情况,该算法可使35m的走廊定位准确率达到85.7%,较单独采用一般加权质心算法或最小二乘法,定位精度都有较大提高。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

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。