多功率移动锚节点辅助的分布式节点定位方法

提出了一种移动锚节点辅助的分布式定位算法.与以前的基于移动锚节点的定位算法不同,此算法不需要任何测距技术支持.它是利用移动锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息转化为一系列二次不等式约束,然后通过凸优化技术求解这些不等式组来逼近未知节点位置的最佳估计.仿真结果表明,提出的距离无关的定位算法可适合实际定位情况且具有较高的定位精度.     

基于几何学的无线传感器网络定位算法

提出一种基于几何学的无线传感器网络(WSN)定位算法。把网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,假设在定位空间中有n个锚节点,由于受到几何学的限制,实际可行的锚节点序列是有限的,因此利用一种几何方法判断锚节点间的位置关系,从而选取最优的锚节点序列,能够更精确地确定未知节点的位置,并且分析了待定位节点的邻居锚节点数量对定位精度的影响。仿真结果表明,与已有的APS(Ad-Hoc positioning system)定位算法相比,该算法可有效地降低平均定位误差和提高定位覆盖度。     

一种基于拓扑形状分割的无线传感器网络定位算法

本文针对无线传感器网络不规则拓扑条件下提出了一种新的定位方法,拓扑分割定位法(Localization Algorithm Based on Topology Segmentation,LATS).首先,根据锚节点之间每跳数距离,采用动态阈值将不规则拓扑形状分割为规则区域.然后,采用计算几何的方法构建规则区域的凸边界,得到有效的锚节点信息用于未知节点定位.并在此基础上设计了一种锚节点选择策略,大大减少了节点位置估计的误差.最后进行了算法的性能评价和分析,结果表明算法计算复杂度较低,在不规则拓扑条件下具有较高的精度.     

一种改进的无线传感器网络节点定位算法

DV-Hop定位算法,其根据距离矢量路由得到的平均每跳距离和跳数来计算未知节点到锚节点的距离存在比较大的误差。针对此问题,提出一种改进算法。首先,使用整个网络中计算出的所有锚节点的平均每跳距离的无偏估计值的平均值来取代最相邻锚节点计算出的平均每跳距离;然后,通过选取符合条件的锚节点来参与未知节点的定位计算。仿真结果表明,该算法与传统的DV-Hop定位算法相比定位精度有较好的改善,具有一定的可用性.     

基于距离修正的DV-Hop改进算法

传统的DV-Hop算法定位精度不高,针对这种情况,提出一种基于距离修正的改进算法。改进算法在两方面对传统算法进行改进。首先修正锚节点间距离,通过修正后计算出的平均跳距更加精确。第二步修正未知节点到锚节点距离,使估算出的未知节点位置更加准确,最终达到高精度定位。修正后在matlab平台上进行仿真,仿真结果表明定位精度有明显提高,是一种简单实用的改进定位算法。     

一种基于虚拟锚节点策略改进的Bounding Box定位算法

针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出了一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已定位的节点根据升级策略有选择性的升级为虚拟锚节点;最后,无法定位的节点利用虚拟锚节点实现定位。另外,在离散网络模型的基础上,通过建立双半径网络节点模型从而进一步约束了未知节点的位置。理论分析及仿真结果均表明,该算法在显著提高定位覆盖率的同时,有效地提高了定位精度。     

无线传感器网络中序列定位新算法的研究

 在无线传感器网络中传统的序列定位算法将空间划分为点、边和面等不同的区域,但以面重心为未知点定位时误差较大. 针对此节点自定位算法的误差问题,提出了一种序列定位与三点垂心法相结合的节点定位改进算法,给出了该算法的基本原理与实现方法. 通过进一步判断排列顺序相关系数的三个最大值,求出离未知节点“最近”的三个区域的重心构成的三角形的垂心,进一步滤掉节点不可能存在的区域,减少定位误差. 该算法增加了计算未知节点精确位置的计算量,但不需要增加节点的硬件条件和计算复杂度. 仿真结果表明,与传统序列定位算法和三点垂心法相比,新算法可以明显的提高定位精度,随着锚节点数的增多,定位误差呈大幅度的减少.     

WSN节点定位算法改进研究

在无线传感网络(WSN)中,节点的定位是一个非常之关键的问题,而DV-Hop算法是节点定位诸多算法中最主要的一个算法,但它计算未知节点到锚节点的距离时存在些许问题,所以提出了一个新的计算节点间距离的方法,考虑到在未知节点到锚节点路径上三个连续的节点所形成的角度的影响,使得距离的计算更精确.通过仿真可以得知这个改进算法能有效地提高未知节点定位的覆盖率和精度.     

基于临近锚节点修正的DBSCAN聚类加权定位算法

为了提高无线传感器网络节点的定位精确度,给出一种基于临近锚节点修正(CAAN)的具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)加权定位算法.首先,在未知节点通信范围内的锚节点中选择三个构成三角形,证明当未知节点处在此三角形外接圆圆心位置时定位误差最小,然后据此选择合适的锚节点,结合滤波后的接收信号强度指示(RSSI)值进行定...     

基于混合人工蜂群策略的改进DV-Hop定位算法

为了减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,提出了一种基于混合人工蜂群算法的改进算法。该算法结合了粒子群算法收敛速度快和蜂群算法搜索能力强的特性,首先通过DV-Hop算法估计锚节点与未知节点之间的距离,然后采用粒子群算法计算未知节点的初始位置,最后利用蜂群算法进行迭代求精,从而实现基于不同距离测量方法的总体优化。仿真结果表明,改进算法的定位精度较DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法有明显改善。     

Node Localization Based on Improved PSO and Mobile Nodes for Environmental Monitoring WSNs

In this paper, a novel iterative localization algorithm based on improved particle swarm optimization (PSO) is proposed for monitoring environment like lakes, rivers or other water bodies. The first step of this algorithm is to get the position of some unknown nodes by using improved PSO algorithm. The second step is to locate other nodes by using these unknown nodes in first step as new anchor nodes. The localization problem of island node in sparse distributed grid is solved by introducing adaptive mobile node in this paper. The simulation results show that the algorithm has the advantages of small location error and little influence by environmental factors.     

无线传感器网络一种改进的convex定位算法

以convex(凸规划)定位算法为基础,针对range-free定位算法中anchor(已知节点)比例低带来的定位精度低、网络覆盖率低的问题,提出了二跳信息改进定位算法。该算法中,未知节点在通信中加入自身邻居anchor的ID和位置信息并发送给邻居节点,相应的邻居节点从中确定自己的二跳邻居anchor,并利用二跳邻居anchor的二跳通信范围来减小未知节点的可能存在区域,进而提高未知节点的定位精度。仿真表明,二跳信息改进定位算法在anchor节点比例较低情况下能有效提高定位精度,而在anchor节点比例较高时接近原convex算法定位精度,并且网络规模越大这种提高越显著。     

航天发射场电力传输线WSN定位算法与仿真

为了准确、快速地查找航天发射场电力传输线故障的位置,在电力传输线上安装传感器用于故障定位。由于这些传感器呈线性分布,所以采用传统的DV-Hop算法进行传感器节点定位时,会导致定位失效。为此,提出一种改进的DV-Hop定位算法,该算法将电力传输线上的传感器等间距分布,计算最小跳步获得未知节点到信标节点的物理距离,采用双曲线定位算法求解出未知节点的坐标位置。最后,通过应用仿真,结果表明：改进的DV-HOP算法比传统的其他传感器定位算法的定位精确度高,且性能更加稳定,能够实现发射场电力传输线故障的快速、准确定位。     

一种基于加权处理的无线传感器网络平均跳距离估计算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距离值,而单个锚节点估计的平均跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距离。本文提出了一种基于加权处理的平均跳距离估计算法,考虑多个锚节点估计的平均跳距离值,根据距离未知节点的跳数进行加权,使网络平均跳距离的估计更加准确,从而提高定位精度。仿真结果表明,与DV-Hop算法的平均跳距离估计算法相比,本文算法更准确地估计平均跳距离,降低了均方根误差,并提高了定位精度。     

无线传感器网络中DV-Hop定位方法的一种改进策略

原DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法的定位步骤可归纳为两步：距离估计与位置计算。其中,距离估计精度对网络拓扑敏感,而位置计算算法对距离估计精度敏感,从而导致方法整体对多样性网络拓扑分布的鲁棒性较差。针对这一问题进行分析与改进,在距离估计阶段提出基于1跳内最近邻信标与其余信标的跳数连接关系独立确定未知节点与各信标间平均跳距的策略,以此改善未知节点与信标之间的距离估计误差;在位置计算阶段提出在原有Lateration算法的基础上增加牛顿迭代法优化步骤,以此提高定位精度。实验结果表明,在相同的网络条件下,与原DV-Hop方法和其他典型改进方法相比,改进策略首先在距离估计阶段提高了距离估计精度,进而在位置计算阶段提高了对距离估计误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高全网未知节点的定位精度。     

An improved Weighted Centroid Localization algorithm based on difference of estimated distances for Wireless Sensor Networks

With the widespread applicability of the Wireless Sensor Networks (WSN), localization of nodes is becoming more and more essential because of the invalidity of the massages without localization information. An algorithm called Weighted Centroid Localization (WCL) provides a simple method to localize the unknown nodes. The algorithm obtains the localization of unknown nodes by averaging the coordinates of their anchor nodes whose positions are inherently known. To improve the localization accuracy, WCL introduces the weights to attract the estimated position to approach the anchor node which has more influence, but its accuracy still has some margin for improvement. So some algorithms are presented to improve the accuracy of WCL and the modified-WCL (MWCL) algorithm is an efficient algorithm. Based on MWCL, WCL with difference of estimated distances (WCL-DED) is presented in this paper which further improves the accuracy.     

基于连通度和加权校正的移动节点定位算法

移动节点定位问题是无线传感器网络中的研究重点。针对移动节点定位误差大的问题,提出一种基于连通度和加权校正的移动节点定位算法。在未知节点移动过程中,根据节点间连通度大小选取参与定位的信标节点,利用加权校正方法修正RSSI测距信息,然后用最小二乘法对未知节点进行位置估计。仿真分析表明,节点通信半径和信标密度在一定范围内,该算法表现出良好的定位性能,定位精度明显提升。     

Power efficient range-free localization algorithm for wireless sensor networks

Considering energy consumption, hardware requirements, and the need of high localization accuracy, we proposed a power efficient range-free localization algorithm for wireless sensor networks. In the proposed algorithm, anchor node communicates to unknown nodes only one time by which anchor nodes inform about their coordinates to unknown nodes. By calculating hop-size of anchor nodes at unknown nodes one complete communication between anchor node and unknown node is eliminated which drastically reduce the energy consumption of nodes. Further, unknown node refines estimated hop-size for better estimation of distance from the anchor nodes. Moreover, using average hop-size of anchor nodes, unknown node calculates distance from all anchor nodes. To reduce error propagation, involved in solving for location of unknown node, a new procedure is adopted. Further, unknown node upgrades its location by exploiting the obtained information in solving the system of equations. In mathematical analysis we prove that proposed algorithm has lesser propagation error than distance vector-hop (DV-Hop) and other considered improved DV-Hop algorithms. Simulation experiments show that our proposed algorithm has better localization performance, and is more computationally efficient than DV-Hop and other compared improved DV-Hop algorithms.     

一种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化DV-Hop定位算法

针对Distance Vector-Hop (DV-Hop) 定位算法存在较大定位误差的问题,该文提出了一种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化DV-Hop定位算法,即WSGDV-Hop定位算法。改进算法用基于误差与距离的权值处理锚节点的平均每跳距离;根据判断的位置关系选择适合的跳段距离计算方法;用改进的遗传算法优化未知节点坐标。仿真结果表明,WSGDV-Hop定位算法的性能明显优于Distance Vector-Hop (DV-Hop) 定位算法,减小了节点定位误差、提高了算法定位精度。     

一种基于迭代聚类的无线传感器网络定位算法

In wireless sensor networks, node localization is a fundamental middleware service. In this paper, a robust and accurate localization algorithm is proposed, which uses a novel iterative clustering model to obtain the most representative intersection points between every two circles and use them to estimate the position of unknown nodes. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms other localization schemes (such as Min-Max, etc.) in accuracy, scalability and gross error tolerance.