煤矿井下超宽无线传感器网络定位技术的研究

超宽带技术作为一种新型短距离无线通信方式,其所采用的纳秒级窄脉冲具有许多传统正弦载波无法比拟的优势。基于超宽带技术本身具有的特性,将其与无线传感器网络技术相结合,可以广泛应用于煤矿井下环境,通过无线传感器网络节点定位实现安全监测。本文主要介绍了无线传感器网络节点定位基本原理和算法,提出适合煤矿井下环境的定位算法,并且在传统的测距定位方法基础上进行改进。仿真结果表明,改进的定位算法有效的提高了节点定位精度和定位性能。     

室内超宽带无线定位技术研究

超宽带技术由于功耗低、抗多径干扰能力强、系统复杂度低、定位精度高等优点,已经成为室内无线定位技术中极具潜力的技术。基于到达时间差(TDOA)定位技术,提出了一种基于Taylor算法和Chan算法的定位方法 ,并对三种不同算法进行了比较,完成了室内超宽带无线定位算法的仿真。在FPGA开发平台上完成了对室内超宽带无线定位系统的设计。着重介绍了基带信号的帧结构、扩频码的选择、脉冲的生成和扩频码的同步捕获。对各个模块的功能和设计原理进行了描述,通过Verilog语言对室内超宽带无线定位系统的各部分模块进行设计与仿真。     

超宽带室内定位关键技术

超宽带信号的高时间分辨率特性非常适合用于室内场景下的精确定位。本文回顾了超宽带系统位置估计问题,首先介绍了UWB定位系统的特点,然后给出了定位基本原理,指出了超宽带定位系统设计中面临的两个重要挑战,分别是超宽带信号采样问题和到达时间参数估计问题,应用压缩感知理论解决这些问题并给出了最新研究成果,最后描述了一种精密实时的UWB商用定位系统。     

基于改进深度置信网络的UWB无线定位方法

针对传统指纹定位算法中接收信号强度值在室内复杂环境中波动较大,指纹信息不可靠,造成定位精度不足的问题,提出了一种以测距值作为指纹信息的基于深度置信网络和极限学习机的超宽带定位方法。首先在深度置信网络底层采用多个堆叠受限玻尔兹曼机对输入数据做无监督学习,来提取深层次特征,然后在顶层选用极限学习机对输入数据及位置标签进行有监督学习。建立指纹库阶段,为优化指纹采集过程并减少人工勘测成本,提出一种基于高斯过程回归的超宽带指纹库扩充方法。真实场景下实验结果显示,视距环境和非视距环境中,该定位方法均能够达到厘米级定位精度。     

无线传感器网络定位算法研究

定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一.针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求,在继承DV-Hop定位算法优点的基础上,提出根据跳数来调节节点定位过程中的数据包接收量即LDV-Hop定位算法.算法在局部范围内索取定位信息,并可以部分抵制MAC层冲突带来的错误信息.利用网络仿真工具Ns-2对算法进行仿真分析和比较,结果表明LDV-Hop定位算法有更高的定位精度,能有效降低数据通信量,并且对于不规则形状的节点分布具有较强的适应性.     

无线传感器网络中的定位算法研究

在传感器网络应用中,位置信息是至关重要的,确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本最关键的功能之一,没有包含位置信息的监测信息往往是毫无意义的。本文首先简单介绍了无线传感器网络自身定位算法的基本概念,算法分类,接着重点比较分析了一些具有代表性的算法及系统的原理和特点,并对未来该领域的研究提出一些看法。     

无线传感器网络节点定位研究综述

深入探讨分析了无线传感器网络定位技术,从无线传感器网络定位算法分类、评价指标、距离相关和距离无关定位算法等方面进行分析,重点对比了几种典型算法,结果表明:不同的算法具有应用环境单一性,应结合实际需求选择合适的算法.研究分析了新型无线传感器网络定位方法,主要包括移动锚节点定位算法、三维空间定位算法和智能定位优化算法.总结当前无线传感器网络定位研究中存在的问题,并给出未来改进的研究方向.     

无线传感器网络定位研究综述

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,而定位算法则是定位技术中的核心.在节点定位的过程中,由于节点数目、节点距离以及环境等因素,会对节点的定位精确度造成影响,基于此,提出了各种对定位算法的改进以提高节点定位的精确度.本文基于测距以及非测距两方面介绍了各种节点定位算法,并详细介绍了几种比较经典和新颖的改进方法.     

移动无线传感器网络定位研究

近年来,随着硬件技术和通信协议的发展,无线传感器网络(WSN)获得了飞速发展。其中,移动无线传感器网络(MWSN)由于具有较高的灵活性,得到了极大关注,甚至还出现了小型自控移动传感器设备。虽然节点的移动性能够增加传感器网络的覆盖范围,并增强网络的连通性,但同时也带来了一系列挑战。其中,移动节点的定位问题尤为突出。对移动无线传感器网络定位方法进行总结,并分析移动无线传感器网络中的众多挑战。最后,提出了未来移动无线传感器网络定位研究方向。     

无线传感器网络分布式定位算法研究

定位技术是传感器网络中的关键技术之一.重点介绍DV-Hop,ROCRSSI两种分布式非测距定位算法及具体实现过程,DV-Hop算法以增加网络通信开销为代价获得了较高的容错性和覆盖率;ROCRSSI算法简单、部署成本低,但对周围环境和锚节点密度依赖性较大.从开销、容错性、定位精度、覆盖率等方面对两种算法的具体性能做了评价比较.     

基于ZigBee技术的无线智能家居系统研究与设计

文章对智能家居系统进行了研究与设计,比较了各种不同的实现技术,提出了用ZigBee技术实现智能家居系统的设计方案．设计方案中对拓扑结构、硬件组成以及软件协议的实现等进行了分析和探讨。     

无线传感器网络节点定位技术研究

节点定位是无线传感器网络应用的前提和基础.本文在分析WSN自身定位算法研究的基础上,对定位算法进行了分类.根据静态定位和动态定位算法的不同特点,对现有的算法进行了分析比较,并重点讨论了一些典型的动态定位算法.最后针对统一武器制导网络等空间应用领域中对网络节点定位的要求,探讨了节点的移动性和三维定位问题.     

无线传感器网络分布式节点定位算法研究

深入分析比较了在无线传感器网络领域中有代表性的4种分布式定位算法,着重关注了算法的能量消耗问题。节点的能量消耗主要由计算和通讯开销组成,对于算法的计算复杂度和通讯开销,做出了定量的分析。在此基础上,对未来的研究与算法的改进提出了建议。     

无线传感器网络相对定位算法研究

针对无线传感器网络由于消息冲突和能量受限等原因导致的节点失效问题,提出一种节点协作分布式相对定位算法(ADRP).算法在节点分簇定位的基础上,使用二次分簇与三边定位相结合的方法获取相对坐标,减少了节点簇对单个边界节点的依赖性.通过NS-2网络仿真工具将该算法与聚类SPA相对定位算法相比较,结果表明该算法在降低通信量的同时,减少了失效节点数量,并且对不规则网络拓扑结构有更强的适应性.     

一种无线传感器网络中的定位精度改进方法

无线定位是无线传感器网络的一个重要应用,但目前仍然存在着定位精度不高、定位性能差的问题。通过针对TDOA(Time Difference of Arrival)/AOA(Angle of Arrival)混合式方法定位的超宽带(Ultra-Wideband)无线传感器定位系统,提出利用迭代去噪和卡尔曼滤波器的混合式处理方法。在数据处理层面上改善系统的定位性能,从而提高定位可靠性。现场试验的数据表明该方法确实可以改善系统的定位效果。     

无线传感器网络质心定位算法改进研究

在深入分析研究质心定位算法原理的基础上,通过提高邻居锚节点的比例以及加权质心定位算法对其定位性能进行改进,仿真结果表明,改进后的质心定位算法,比改进前的质心定位算法的定位率提高了约20％,定位误差增大了约5m.     

一种改进的室内无线定位算法

为提高室内无线定位精度并降低算法复杂度,提出一种改进的室内无线定位算法,包含2种分支算法。以视距路径数为标准,将室内无线环境划分为非视距污染较轻和较重2种环境。对污染较轻的环境,采用改进的Fang-Taylor级联算法;对污染较重的环境,采用新的迭代定位算法。仿真实验结果表明,该算法能达到甚至超过同类算法的定位精度,且适应多种室内无线环境,提高对环境的鲁棒性。     

环境监测无线传感器网络节点定位算法研究

无线传感器网络节点的定位技术是其关键技术之一,具有十分重要的地位。传感器节点采集到的数据必须结合其位置信息才有意义。结合环境监测无线传感器网络,通过对节点定位的基本原理和近几年国内外典型定位算法的分析研究,采用信号强度测距（RSSI）方法对其进行节点定位。为了提高定位精度,进一步对该方法进行了算法改进及节点坐标修正,最终实现了对目标的有效定位。通过仿真结果分析比较表明该方法平均定位误差小,是一种可行的定位算法。     

无线传感器网络距离无关定位算法研究

网络自身定位问题是无线传感器网络的基本和重要问题之一.由于range-based定位机制的局限性,无需配置测距或测角设备,硬件成本低的距离无关定位算法被提出.根据是否有无锚节点来论述和比较现有的距离无关定位算法,提出距离无关定位算法需进一步研究解决的问题.     

无线传感器网络网格定位算法

根据未知节点必定处于周围一跳锚节点通信半径范围内重叠区域内的基本事实,提出了基于非测距定位的分布式Intersection-Grid-Sector（IGS）定位算法。IGS算法以锚节点通信半径的10%作为网格大小来获取重叠区域,并把重叠区域的每个网格坐标求质心作为未知节点估计坐标的方法。仿真结果表明比Bounding Box精度明显提高,比经典质心提高近20%。