信号强度和运动向量结合的无线传感器网络移动节点定位

无线传感器网络的定位是近年来无线传感器网络研究的重要课题.本文首先介绍了无线传感器网络的来源、重要性以及无线传感器网络定位的分类.然后提出了一种全新定位算法,信号强度和运动向量结合的无线传感器网络移动节点定位,简称SSMV算法,在外围布置四个锚节点,得用信号强度和未知节点在运动中向量的变化,对锚节点在内的未知节点进行定位,并对该算法进行了仿真和总结.通过与凸规划法进行比较,仿真结果表明,该算法有更高的定位精度.     

基于LS-Kalman的无线传感器算法研究

常用的定位算法用于无线传感器定位时的性能很不稳定且误差很大,为此提出一种更高精度的定位算法。该算法前期使用基于非测距的DV-HOP算法进行初始定位,后期用改进的最小二乘-卡尔曼滤波(LS-Kalman)对初始定位进行循环求精。本文采用MATLAB仿真软件分别对二维和三维无线传感器网络节点进行实验,实验结果表明该算法三维定位收敛更快,定位精度更高,且算法更简单。     

一种基于变异系数的DV-Hop定位改进

无线传感器网络节点定位至关重要,有着广泛的应用前景。为减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,针对DV-Hop中平均每跳距离的计算方式进行了改进,利用变异系数的加权方式来求解平均每跳距离,使其更接近真实值。仿真结果表明,改进算法在定位精度、稳定性方面都具有更好的性能,是一种可行的定位解决方案。     

无线生理传感器网络TPSN算法的改进与分析

通过对无线生理传感器网络TPSN算法的研究,针对采用TPSN算法进行时间同步时产生的同步误差,文章采用最小二乘法对其进行改进,并在NS2仿真环境下进行仿真分析,结果表明改进后算法的时间同步误差更小,同步精度更高,更适用于无线生理传感器网络.     

无线传感器网络中一种基于加权的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位至关重要,有着广泛的应用前景。为减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,针对DV-Hop中平均每跳距离的计算方式进行了改进,利用变异系数的加权方式来求解平均每跳距离,使其更接近真实值。仿真结果表明,改进算法在定位精度、稳定性方面都具有更好的性能,是一种可行的定位解决方案。     

基于无线传感器网络的移动机器人导航方法

为移动机器人在无定位信息的无线传感器网络(WSN)中选择路程短、代价低的导航路径,提出了一种基于无线传感器网络的移动机器人导航方法,包括全网络导航路径规划和局部节点趋近算法。该方法通过结合各节点传感器数据,构造代价函数,在网络中建立伪梯度势场,为移动机器人规划最优路径;移动机器人通过探测接收信号强度指示(RSSI),逐一趋近该路径上的传感器节点到达目标节点。仿真结果表明,该方法能够根据移动机器人的导航要求,引导移动机器人迅速沿最优路径到达目标节点。     

改进的DV-Hop无线传感网络节点定位算法

针对传感器部署密度大、分布不均匀,DV-Hop定位算法误差大等问题,提出了一种改进DV-Hop的无线传感器节点定位算法.首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点位置进行计算,然后在采用遗传算法对DV-Hop定位的误差进行修正.仿真结果表明,改进DV-Hop算法提高了节点的定位精度,降低定位的误差,更能真实地反映传感器网络节点的实际分布情况.     

基于最小跳数的无线传感器网络路由协议

在分析了最小跳数路由算法局限性的基础上对该算法进行了改进,充分考虑了无线传感器网络的跳数、能量、负载均衡等问题。改进后的算法使得传感器的某些节点不会因为频繁使用而迅速死亡,数据包可以沿着最优的路径向网关节点发送。仿真结果显示,改进后的算法可以有效地提高无线传感器网络的可靠性和稳定性,延长了网络的通信时间。     

基于 RSSI 的无线传感器网络节点定位算法研究

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础。基于RSSI（Receive Signal Strength Indicator）的测距技术因其低成本和低复杂度的优点而被广泛用于无线传感器网络的定位技术中。介绍了RSSI信号传输模型,在介绍无线传感器网络定位基本原理的基础上,分析了影响定位精度的因素。综述了近几年提出的无线传感器网络中基于RSSI的节点定位算法及其改进算法,现有基于RSSI定位算法的改进算法主要从测距精度改进、定位精度改进或误差修正改进等方面进行。最后,指出了基于RSSI的无线传感器网络节点定位算法的不足,并进行展望。     

无线传感器定位算法在井下漏电故障中的应用

针对目前煤矿井下漏电故障定位不准确的问题,提出采用无线传感器网络定位算法来解决漏电故障定位问题,阐述了无线传感器定位的原理,并与传统故障定位的进行比较.分析距离矢量(DV-Hop)算法的同时,并对其进行改进,改进后的定位算法误差率比改进前低,传输数据的准确率较高.通过仿真模拟对节点定位误差进行验证,结果证明提高了定位精确度,可靠性也达到了预期的目标.     

一种无线传感器网络全连通群的休眠调度算法

该文针对无线传感器网络的覆盖性和连通性问题,在假设传感器节点地理位置信息已知的条件下,设计了一种包含全连通群的建立和维护以及群内节点休眠调度的全新算法。该算法采用保证群内节点彼此一跳可达的全连通群分群方法,以及分布式节能的休眠调度策略,最大程度上减少传感器网络的能量消耗,延长了网络寿命。仿真结果表明:该算法能较好地保证无线传感器网络的覆盖性和连通性,且能耗较低。     

Localization for mobile target in wireless sensor networks

A precise localization for mobile target in wireless sensor networks is presented in this letter,where a geometrical relationship is explored to improve the location estimation for mobile target,instead of a simple centroid approach.The equations of location compensation algorithm for mobile target are derived based on linear trajectory prediction and sensor selective activation.The results based on extensive simulation experiments show that the compensation algorithm gets better performance in metrics of quality of tracking and energy efficiency with the change of sensor sensing range,the ratio of sensing range and sensor activation range,and the data sampling rate than traditional methods,which means our proposing can achieve better quality-energy tradeoff for mobile target in wireless sensor networks.     

DV-Hop无线网络定位算法研究

针对无线传感器网络定位的DV-Hop定位算法定位精度不足,文中提出了一种改进后的DV-Hop算法。改进后的算法在原基础上引入了均匀量化模型来提高每段跳距的精度和最小二乘法以解决定位过程中造成的累积误差。仿真结果证明,改进后的算法显著的提高了未知节点的定位精度。     

基于二次质心的无线传感器网络定位算法

节点的定位是无线传感器网络中的一种重要技术。提出了一种新的无线传感器网络定位算法——基于二次质心算法的定位算法,与以往的基于三边测量的加权质心方法不同,该算法改进了对未知节点位置的估算方法,一定程度上避免了因多次估算质心而产生的累积误差,提高了定位精度。仿真表明,该算法的定位精度较之前的三边测量方法提高了约19%。     

Optimal tracking interval for predictive tracking in wireless sensor network

An important application of wireless sensor networks is tracking moving objects. Prediction-based techniques have been proposed to reduce the power consumption in wireless sensor networks by limiting the sensor active time. This paper proposes a quantitative method to optimize the power efficiency by analyzing the effect of prediction on the energy consumption in such networks. To our best knowledge, our efforts are the first attempt made to calculate the optimal tracking interval for a given predictive tracking algorithm. Based on this method, the lifetime and power efficiency of a sensor network can be effectively improved.     

基于图论的无线传感器网络并行禁忌搜索信道分配方法

Wireless sensor networks are suffering from serious frequency interference. In this paper, we propose a channel assignment algorithm based on graph theory in wireless sensor networks. We first model the conflict infection graph for channel assignment with the goal of global optimization minimizing the total interferences in wireless sensor networks. The channel assignment problem is equivalent to the generalized graph coloring problem which is a NP complete problem. We further present a meta heuristic Wireless Sensor Network Parallel Tabu Search (WSN PTS) algorithm, which can optimize global networks with small numbers of iterations. The results from a simulation experiment reveal that the novel algorithm can effectively solve the channel assignment problem.     

基于LEACH的WSN路由算法研究

为了提高无线传感器网络的可扩展性在其路由协议中通常会采用分簇技术。由于无线传感器网络由能量有限的节点组成,网络中节点的能量多为电池供电,因此高效节能以延长网络生命周期是无线传感器网络必须要充分考虑的问题。针对LEACH(低功耗自适应分簇)路由算法在簇首选择时存在的问题,提出一种改进建议。对改进算法利用仿真工具NS2进行仿真,并对节点存活率和网络能耗两个方面进行比较与分析,仿真结果表明,改进算法很好地延长了网络的寿命。     

高效的攻击检测与数据融合算法

给出了一种高效的无线多媒体传感器网络攻击检测和数据融合算法EIDSART。该算法从节点的多元属性方面对节点行为特征进行界定,通过选择合适的邻居节点集合,可以运用于任意规模的多媒体传感器网络;另外,在经过精确检测攻击行为的情况下,对传感数据进行了融合,降低了网络通信开销。仿真结果表明,EIDSART在攻击检测精度和误报率等方面具有优势,并能得到精确的数据融合结果。     

A localized algorithm for finding disjoint paths in wireless sensor networks

This letter presents a localized algorithm that finds multiple node-disjoint paths in wireless sensor networks. The algorithm needs only local topology knowledge and provides automatic path restoration. We describe the algorithm, give the proof of correctness, and evaluate its performance using simulation. We conclude that the proposed algorithm is more suitable for wireless sensor networks than the existing distributed algorithms