基于移动信标的无线传感器网络混合节点定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。本文在采用装备有GPS装置的移动信标的基础上,提出了加权质心定位方法和Unscented—KF滤波组合定位算法。算法首先利用加权质心定位方法,获得无线传感器网络未知节点的初步位置,再用Unscented—Kalman filter进一步提高定位精度。算法可以实现传感节点的低成本定位,容易达到很高的定位精度、可实现分布式定位计算。仿真结果显示,与算法较常用的极大似然估计相比,未知节点的定位精度有较大的提高。本算法定位过程中节点间无通信开销,计算量小,节省了宝贵的节点能量。在本文中算法是基于RSSI测距方式,它还可应用于TDOA,TOA等基于测距的定位算法中,具有较普遍的应用意义。     

基于量子遗传算法的WSN定位算法

针对无线传感网络由于位置信息等原因造成的定位误差较大、精度不高等问题,在继承DVHop定位算法优点的基础上对其进行改进,提出了一种基于量子遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。将其应用于DV—Hop算法的第3阶段,对节点的位置进行校正,利用量子遗传算法求解模型的最优解,从而得到未知节点的最优估计位置。改进的DV—Hop定位算法与原算法相比,改进的算法能够改善定位覆盖率低的问题,在锚节点比例较低的情况下有更高的定位精度。     

一种改进的WSN节点定位算法

节点定位技术是无线传感网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点采集数据的有效性。本文对无需测距的DV—Hop定位算法进行了分析,利用归一化加权处理方法计算盲节点平均每跳距离,并通过定义锚节点发送数据包生存跳数对DV—Flop定位算法进行了改进。仿真结果表明,改进的DV—Hop定位算法能有效地提高定位精度,减小网络通信量,从而降低节点能耗。     

一种传感器定位精度恶化情况下的恢复算法

在某些场合下无线传感器网络存在恶意节点攻击,在这种情况下,节点定位精度需要提高。针对极大似然估计定位技术极易遭恶意攻击的情况,提出了一种基于极大似然估计定位技术的恢复定位精度定位算法。仿真结果表明,当存在恶意攻击时,在电磁波最大定位误差为0.22个通信半径条件下,原有的定位技术不可用时;该算法可以有效恢复原有的极大似然估计定位技术。主要工作为:1)测距定位中各种恶意攻击遍历归纳;2)质心定位法的抗攻击算法(AAC);3)求解定位方程中对方程做差时尽量让误差项较小的作为被减方程。研究中最关键是实验设计,参数估计。     

基于Tikhonov正则化方法的WSN空间定位算法

位置信息是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)节点监测信息的重要组成部分。基于RSSI测距的空间定位无需额外增加成本,定位功耗小,符合WSN的发展要求,但由于多径衰减等问题造成测距误差较大,导致空间定位问题的不适定性,表现为解不稳定或无解。基于Tikhonov正则化方法进行求解,在三维空间中建立了定位模型,利用偏差原理解决了最优正则化参数选择问题。室内定位实验结果表明三维空间定位正则化参数可以选取55,定位误差可以控制在2m左右,优于经典的极大似然法。     

基于蜂窝网络区域划分的节点定位算法

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起来,完成未知节点定位.利用MATLAB7.0仿真环境进行了算法仿真试验并分析了试验结果.对于单元蜂窝网络和簇蜂窝网络,在锚节点密度相同的情况下,定位误差为20％左右,且定位精度的变化趋于稳定,因此,算法更适合大规模网络节点定位.     

基于多维定标的无线传感器网络定位算法研究

针对多维定标算法在计算最短路径时的误差问题，提出了一种根据节点局部蜜度对网络连通图中的边进行赋值的新算法。该算法在仅知邻居节点间连通性信息的条件下，根据节点连通度的差异设定不同的系数值，然后根据每对邻居节点的连通度及列应的系数值，为邻居节点构成的边进行赋值，以达到减小节点间最短路径距离计算误差的目的。仿真实验结果表明，该算法具有更低的定位误差，且对密度分布不均匀的网络结构具有更好的适应忤。     

基于多边形分解的质心定位算法

节点定位技术在无线传感器网络的应用中起到很重要的作用。为了能准确定位未知节点,确定未知节点的坐标,提出了一种新的质心定位算法——基于多边形分解的质心定位算法。该算法将锚节点构成的多边形分解成三角形,然后通过未知节点与邻节点交换信息,判断未知节点位于哪个三角形内,计算未知节点所在三角形的质心,最后用三角形三个顶点的RSSI值修正三角形的质心,将其作为未知节点的坐标估计。仿真表明新算法的定位精度比传统的定位算法有很大的提高。     

无线传感器网络中一种改进的DV-HOP定位算法

在无线传感器网络中,节点定位技术占有非常重要的地位。为了提高节点定位精度,在研究和分析传统DV-HOP定位算法的基础上提出了一种改进算法。该改进算法中,每个信标节点通过分析实际距离和估计距离之间的误差,可进一步修正平均每跳距离;然后在未知节点坐标计算过程中引入二维双曲线定位算法代替传统的三边测量法,可减少节点计算误差。仿真结果表明,在无需增加额外的硬件设备的条件下,改进的DV-HOP算法与传统的DV-HOP算法相比,能够更加有效地提高节点的定位精度。     

无线传感器网络节点定位算法的研究综述

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络（WSN）可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务,而节点定位是大多数无线传感器网络应用的基础。介绍了无线传感器网络节点定位的概念和原理、节点定位计算的一般过程,讨论了现有的传感器网络节点定位算法的分类方法,着重综述了近年来该领域具有代表性的算法的原理和特点,简要介绍了节点定位算法的最新发展。在对现有算法进行了分析比较的基础上,通过归纳和总结,提出了基于移动锚节点的定位算法将成为以后研究热点的看法。     

智能无线传感网络关键技术及应用研究

智能无线传感网络是计算机、信息处理、嵌入式计算、通信和传感器技术相融合的产物，是一种全新的信息获取和处理方法。研究了无线传感网络的特点、传感网络的关键技术和近几年在军事、工业、日常生活中的应用。对其相关的协议和算法以及研究进展进行了介绍，随着理论研究及应用的深入，无线传感网络必将逐步进入人类生活的各个领域。     

基于无线传感器网络的室内定位系统

为解决已有室内定位系统精度低、成本高的问题,将无线传感器网络( WSN)技术应用到室内定位中.开展了对已有定位系统包括RADAR、Active Badge和Cricket等的分析,设计了一套基于无线传感器网络的室内定位系统.该系统使用GAINSJ无线传感器网络节点组网,整个系统由汇聚节点、参考节点和目标节点构成.汇聚节...     

基于球面坐标的无线传感网络三维静态定位

针对当前提出的基于球面坐标的三维动态定位机制不适用于锚节点不能移动的情况,提出了一种静态的定位方法：在锚节点和未知节点都分布好的场景中,采用PIT（Point-In-Tetrahedron）方法选取用来定位的4个锚节,并将这4个锚节点构成球体的球心坐标作为该未知节点的估计坐标。通过仿真分析,结果表明定位精度比未采用该方法的情况有明显的改进。     

基于无线传感器网络的电梯跟踪系统

针对传统电梯跟踪系统成本较高、移动性差和安装维护困难等问题,提出了一种基于无线传感网络（WSN）的新电梯跟踪系统。该系统适当地设置Telsob传感器节点发射的能量值,利用Micaz传感器节点和Telsob转发节点判断电梯操作行为,并通过Tel-sob汇聚节点跟有线网络连接和采用C＋＋设计的上位机软件远程显示电梯运行状况。研究结果表明,该系统简单、可扩展性强、成本低,具有可视化上位机显示界面。     

无线传感器网络移动节点辅助定位算法

从目标跟踪(用多个静态已知位置的传感器跟踪和预测一个移动的目标)的逆向方法出发,提出一种采用可移动节点在未知节点布设区域上空进行行列扫描,同时向未知节点发射相应标识信号给未知节点的定位算法--LA-SCAN.它具有至少两个优势:1)由于未知节点只需接收第一次标识号,用于节点定位的通信能耗极低;2)未知节点只需要移动节点移动间距、布设区起点位置和接收到的标识号即可计算m估计坐标.理论分析和仿真结果表明LA-SCAN算法具有高的性能表现.     

动态拓扑环境下无线传感器网络分簇算法研究

提出一种适用于动态拓扑环境的无线传感器网络分布式分簇算法,算法根据节点的剩余能量以及与动态变化的簇心之间的距离来挑选簇头,从而使网络能量均匀消耗.与集中式算法不同,该算法只需和部分邻居节点交换阈值信息而无需收集全局节点的位置信息,也不必完成远距离通信等任务.仿真与实际应用表明,动态拓扑环境下,该算法具有良好的负载平衡性能和较小的协议开销,与LEACH算法相比,能有效减少能量消耗,网络生存期可以延长20%～30%.     

利用最小二乘支持向量机实现无线传感器网络的目标定位

针对接收信号强度值(RSSI)的波动直接影响无线传感器网络(WSN)目标定位准确度的问题,研究了利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现WSN的目标定位的基本原理,分析了固定探测节点和探测节点变化时的LSSVR建模定位特性,提出了基于自适应LSSVR回归建模实现WSN目标定位的方法(TL-AML)。该方法综合考虑目标定位准确度和实时性,初始时刻首先建立LSSVR回归模型来定位目标,根据后面任一时刻探测节点与前一时刻回归模型建模节点的包含关系决定是否重新建模,实现自适应建模定位过程。基于CC2430无线传感网络实验平台,进行了相关TL-AML方法性能实验,通过合理选取建模参数,TL-AML方法的目标定位均方根误差(RMSE)比MLE方法减小34%～37%,比LSE方法减小60%～65%。建模参数在较大范围内取值时,TL-AML方法目标定位准确度比MLE和LSE方法有明显提高。在LSSVR建模情况下,TL-AML方法目标定位耗时0.2～0.4s,无需重复建模时,目标定位耗时减少到0.04s。实验结果表明,TL-AML方法能够显著减小RSSI波动对目标定位结果的影响,提高目标定位准确度,减少目标定位时间,且具有较好的目标定位实时性。