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针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度. 相似文献
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水声传感器网络节点定位技术综述 总被引:3,自引:0,他引:3
在水声传感器网络的应用中,只有当传感器节点的位置已知,获得的信息才具有意义.因此,节点定位技术是水声传感器网络研究的一个重点和热点.首先分析了在水声环境中的传感器网络节点定位技术的特点;在此基础上分类介绍了距离无关定位算法和距离相关定位算法,其中重点阐述和分析了距离相关算法的测距技术、基于固定锚节点算法和基于移动锚节点算法;最后总结并展望了水声传感器网络节点定位技术的发展与研究方向. 相似文献
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为了更好地解决无线传感器网络中节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,在分析现有免测距定位算法的基础上,提出了一种免测距的节点定位改进算法。对传统DV-HOP算法进行了三方面的改进:利用未知节点到锚节点的距离及节点通信半径为约束条件构造似然函数,确定未知节点分布的可能区域;依据未知节点到各邻居锚点的跳数对它估计的平均每跳距离进行加权处理,然后用各邻居锚节点加权处理后的平均点的平均每跳距离,最后通过最小均方误差准则优化这一估计值;当未知节点获得与其3个或3个以上邻居锚节点的距离后,首先运用进行三边测量法进行自身定位,其后升级为锚节点,向网络中传播自己的位置信息。参与下一个未知节点的定位过程中,实现了传统DV—HOD算法的改进。仿真结果表明了该节点定位算法的有效性。 相似文献
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周鹏程 《数字社区&智能家居》2011,(6)
无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。 相似文献
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针对无线传感器网络中传统的质心定位算法具有定位精度不高的缺点,提出了一种基于RSSI测距的改进加权质心定位算法。首先,分析了无线电传播路径损耗模型,采用高斯模型对RSSI信号强度值进行了修正,从而可以根据修正后的RSSI均值更准确地进行测距;然后,使用改进的Eucliean定位法对节点位置进行初定位,在获得若干组定位锚节点集的基础上,采用改进的加权质心定位算法进行节点位置终定位;最后对基于RSSI测距修正的加权质心定位算法进行了定义和描述。仿真实验表明,文中方法在仅增加计算开销的情况下能实现节点的准确定位,且与其它方法相比,具有较小的测距误差和定位误差。 相似文献
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为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率. 相似文献
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为减小测距误差对无线传感器网络定位精度的影响,将蛙跳算法应用到距离式定位算法的位置计算阶段中,提出了蛙跳定位算法。该算法在适应度函数设计中,根据节点间的测距信息对锚节点进行了加权处理,以降低测距误差对定位结果的影响。结合最小最大法构造初始种群,使其包含更多可行解,从而提高算法效率。仿真结果表明,与采用极大似然估计法或总体最小二乘法来进行位置计算的距离式定位算法相比,该算法有效降低了距离误差对定位精度的影响,具有较高的定位精确度和稳定性,是一种实用的无线传感器网络节点定位方法。 相似文献
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节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明:本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。 相似文献
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基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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节点定位技术是无线自主传感器网络中的关键技术之一。为了提高定位精度,提出一种基于几何斜率的无线传感器网络(WSN)定位算法。网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,利用几何学斜率的方法选取合适的锚节点,能够更精确地确定未知节点的位置。在三边测量法上运用最小平方误差方法求解,能够提高算法的精度。在新算法的基础上建立Matlab仿真。仿真结果表明改进的DV-HOP算法,在相同的锚节点数量的情况下,节点定位精度有明显的提高。 相似文献
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APIT定位算法对硬件要求不高,定位较精确,易于实现,被广泛应用于无线传感器网络定位系统,但存在因锚节点稀疏而带来的定位精度低的问题;对APIT算法进行了深入分析,通过引进新的算法(设置一个计数器比较判内判外的次数,然后比较其权重提高判别的准确率;或者利用计数器计算跳数最后用三边测量法估算位置)对其在节点稀疏环境下边缘地区无法定位的问题进行改进,并从节点比例方面比较了两种算法的定位精度和覆盖范围;在1000m*1000m范围内设置160个未知节点与80个锚节点并逐次改变锚节点个数进行仿真定位;结果表明,在锚节点稀疏情况下,改进的APIT算法定位精度和覆盖率均远高于传统APIT算法。 相似文献
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针对射频识别在大规模仓储定位环境下节点数量要求过高,有效覆盖面积较小问题,提出一种基于移动锚节点的二次定位方法。传统质心算法必须在节点的3度覆盖下才能有效定位,造成节点浪费。综合射频识别和无线传感网融合技术,构造一种新的锚节点,将传统定位过程中的节点划分为固定锚和移动锚,首先利用固定锚进行初步定位获得未知标签位置范围,然后利用定位向量判定移动锚的停止位置。最后,采用基于信号强度的加权质心定位算法,进行二次精确定位。仿真结果表明,该方法能有效减少锚节点数量,弥补射频信号覆盖不完全区域的定位,提高定位精度和覆盖范围,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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无线传感器网络中锚节点分布情况在很大程度上影响未知节点定位的精度,但目前对均匀性的分析相对较少,针对这一问题,对锚节点分布与无线传感器网络定位算法性能之间的关系进行全面分析。首先提出了锚节点均匀分布的相关概念,并设计建立了相应的网络系统模型,然后对质心算法、DV-Hop算法、最小包容圆算法性能与锚节点分布之间的关系进行了仿真实验。结果表明:锚节点的分布情况对所有定位算法均有影响,其中质心算法对锚节点均匀性最敏感,DV-Hop算法次之,最小包容圆算法对锚节点均匀性最不敏感,分析结果对无线传感网络实际应用具有指导意义。 相似文献