全景图像拼接的网络化感知节点自主定位系统

分析网络化感知系统节点定位问题的特殊性,针对深空探测环境未知的问题,提出利用全景图像重合度来修正信号衰减模型,提高测距精度;提出一种修正的高精度节点自主定位算法来解决多移动节点协同定位问题,该算法是把切圆法引入到基于全景图片重合度的RSSI修正定位方法中。当多个感知节点定位时,根据视距近似原则选择定位锚节点来进行H-CM算法,仿真结果表明该定位方案可以有效提高感知节点的定位精度。     

中央民族大学信息工程学院，北京100081

分析网络化感知系统节点定位问题的特殊性,针对深空探测环境未知的问题,提出利用全景图像重合度来修正信号衰减模型,提高测距精度;提出一种修正的高精度节点自主定位算法来解决多移动节点协同定位问题,该算法是把切圆法引入到基于全景图片重合度的RSSI修正定位方法中。当多个感知节点定位时,根据视距近似原则选择定位锚节点来进行H-CM算法,仿真结果表明该定位方案可以有效提高感知节点的定位精度。     

基于联合分步APIT定位算法的改进

本文研究了无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSNs)的节点定位问题,并针对APIT由于锚节点在低密度环境下的节点误判和节点失效等问题给出了改进,在APICT定位算法的基础提出了联合分步定位算法UNION-APICT(Union Approximate Point-In-Circumcircle Test),该算法是结合连通性的测距技术,RSSI测距技术以及质心定位和APICT等技术,来联合解决对未知节点定位问题。通过仿真实验结果表明,改进后的UNION-APICT在APICT算法的基础之上平均定位误差减少了10%-25%,定位性能有了明显的提升;随着通信半径R和最大探测距离rmax的增加,定位误差也在逐渐减小,该算法较APIT和APICT定位算法在锚节点密度、节点覆盖率和定位精度上都有所提高。     

无线传感网络中移动节点定位技术研究

现有的定位方式因为需要建立网络模型和能量消耗不平均的现象,故不适用于有少量节点随机移动的无线传感网络.针对此类无线传感网络中各节点的定位问题,在分析了定位的计算复杂度和能量损耗的前提下,提出了分簇定位算法,在簇的范围内对发生移动的节点采用接收信号强度测距(RSSI)与质心定位相结合(CLA)的方法进行定位.分析与仿真结...     

基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法

针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。     

动态无线传感器网络的改进蒙特卡罗定位算法

针对于无线传感器网络中移动节点的定位问题,在传统蒙特卡罗定位算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法通过构建接收信号强度指示测距模型来限制样本区域以求提高采样效率。仿真结果表明,与MCL、MCB等其他蒙特卡罗定位算法相比,改进算法在不同的时间、不同的锚节点密度、不同的节点移动速度等情况下,都具有更好的定位精度。     

无线传感器网络节点定位机制的研究

无线传感器网络中的节点定位问题因为与很多的实际应用直接相关而尤为受到关注。节点定位机制可以分为基于测距(rang-based)的定位以及与距离无关(rang-free)的定位。文章在分析得出基于测距的定位算法实用性较差的基础上,着重研究了与距离无关的定位改进,对典型的质心算法进行了扩展,并通过实验给出了其性能评价。     

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。     

缩小采样区域的蒙特卡罗移动节点定位算法

针对无线传感器网络中移动节点定位问题,提出一种适用于未知节点移动而信标节点固定的改进蒙特卡罗定位算法,充分利用信标节点与未知节点间的测距误差来缩小采样区域,提高采样效率。仿真结果表明,改进算法在信标节点密度、连通度和节点最大运动速度等不同情况下均能提高定位精度,减少采样次数和计算量,延长网络的生存周期。     

移动无线传感网络的分布式协作定位的研究

针对移动无线传感网络,并基于到达时间TOA(Time-of-Arrival)的测距模型,分析利用传感节点的移动信息进行定位问题,提出基于二阶锥规划的分布式定位算法。推导最大似然ML(Maximum Likelihood)定位估计表达式;考虑到基于ML的协作定位的非凸性,选用二阶锥规划SOCP(Second-order Cone Programming)松驰技术求解。为了降低计算成本,采用分布式策略实施SOCP算法。实验数据表明,该算法减少了均方根误差,提高了定位精度。     

基于移动锚节点的无线传感器网络三边质心定位

探讨了无线传感器网络(WSN)定位技术的意义,研究基于移动锚节点的测距定位技术;设计了移动锚节点运动轨迹,在利用无线电与超声波到达时间差(TDOA)测得锚节点到待定位节点距离的情况下,给出了一种新的定位算法——三边质心定位算法,该算法通过求解待定位节点的定位近点所构成几何图形的质心来完成定位;仿真结果表明,该定位技术能够明显减小定位误差与锚节点数量。     

基于IMM-IKF的无线传感器网络非视距节点定位方法

针对非视距(NLOS)环境下的移动定位问题,提出一种基于交互式多模型-改进卡尔曼滤波(IMM-IKF)的无线传感器网络NLOS节点定位算法.算法在IMM算法框架下估计移动节点位置,采用两个平行的改进卡尔曼滤波算法对多个移动节点候选位置进行滤波处理,通过Markov链实现LOS状态与NLOS状态的转换,根据似然概率对两个滤波结果进行加权融合,从而获得移动目标位置.仿真实验结果表明,所提出算法可以有效抑制NLOS误差,实现精确定位.     

利用核局部保持映射分析到达时间定位问题

为降低测距误差对定位精度的影响,提出了一种基于核局部保持映射(KLPP)的定位算法。该算法以节点间的传输时间向量为输入,借助能够体现网络拓扑结构局部信息的核局部保持映射进行建模。仿真结果表明:基于KLPP的定位算法与传统基于核函数主成分分析(KPCA)的定位算法相比,在解决TOA定位问题时具有较高的定位精度,在复杂环境下能更有效地降低测量误差对TOA定位精度的影响。     

基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对“距离-损耗”模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明：提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。     

基于RSSI的三角形区域最小化的质心定位算法

为解决无线传感器网络中的节点自身定位问题,针对RSSI测距误差大、质心定位算法精度低的问题,提出一种改进质心算法。该算法将RSSI值作为模糊判据,对各个锚节点与移动节点之间的距离进行远近判断,并对锚节点所组成的图形进行更细致的区域划分。利用RSSI值对质心定位算法进行改进。仿真和实际测试都表明,该算法相对于质心算法和三边定位算法提高了定位精度,需要的通信开销小,计算简单,硬件要求低,可广泛应用于实际工程之中。     

矿井定位系统的测距调度算法

针对矿井定位系统中邻近节点间同时测距时产生信号干扰和冲突,造成定位精度下降和节点能量浪费的问题,提出一种按需测距调度算法。采用移动节点主动提出定位请求、锚节点动态自主配组的方式,以有效避免矿井定位系统中的测距冲突,降低定位盲区的影响。仿真结果表明,与基于固定配组的调度算法相比,该算法具有更高的定位覆盖度和更低的定位时延,能降低移动人员的定位误差。     

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。     

基于综合预测算法的无线传感器网络移动节点定位策略

结合测距定位方法和移动节点历史定位信息,提出历史定位算法。在此基础上,引入移动节点相对运动角度测量,提出了基于综合预测算法的无线传感器网络移动节点定位策略。首先,根据测距结果选择较近的三个信标节点,并且加入移动节点的前一时刻坐标,应用最小二乘法,得到当前时刻的坐标;另一方面,由移动节点相对运动角度同样可以计算节点当前时刻的坐标;最后,将两种方法得到的坐标求平均值,作为综合预测算法给出的节点当前定位位置。仿真结果表明,所提出的定位策略能够高性能的实现移动节点定位,并且成本较低。     

近邻点联合测距修正粒子群优化定位算法

针对在信标节点随机分布的环境中传统测距差分修正定位算法对参考节点选取过于单一,导致测距修正系数误差较大的问题,提出了一种近邻点联合测距修正粒子群优化的定位算法.它利用一种近邻点联合测距修正算法得到未知节点到各信标节点的修正距离,然后通过一种改进的粒子群优化(pSO)算法对定位结果进行优化,得到未知节点的估计位置.仿真结果表明:改进定位算法与传统算法相比,有效地提高了定位精度和稳定性.     

无线传感器网络最小测距误差估计定位算法

针对无线传感器网络的节点定位问题,提出一种分布式节点定位算法.算法通过构造未知节点到它邻居信标节点的测距误差之和的函数,并用Nelder-Mead单纯形方法计算该函数的最小值,以计算未知节点的坐标;通过使用时间轮机制来降低在迭代定位产生的累积误差.实验结果表明,用最小测距误差估计方法定位比用极大似然估计定位的平均定位精度高,使用时间轮机制可以有效降低迭代定位时产生的累积误差.