基于分布式多跳误差估计目标位置感知算法

为了提高定位系统在目标定位上的精度,减少过多的硬件设施投入和能量成本,提出分布式多跳误差估计的能量高效目标位置感知算法(NFDV-Hop)。在定位精度上,DV-Hop算法采用每跳的平均距离来估计锚节点和未知节点之间的距离,导致估计距离与真实距离存在较大误差,而NFDV-Hop算法使用锚节点的平均跳数的大小以及锚节点间的平均跳距离,求得未知节点的位置坐标,并在得到坐标估计值后引入位置比值来减少定位误差。在能量优化上,DV-Hop算法需向节点多次广播信息,而NFDV-Hop算法所采用的锚节点只需向其他节点广播一次自身的位置坐标信息,从而大大减少节点的能量消耗。仿真结果表明,相比基于最小二乘法的DV-Hop算法以及基于改进粒子群优化的DV-Hop算法,NFDV-Hop定位算法的定位精度分别提高了12.1%和9%。     

锚节点选择和距离修正的DV-Hop定位算法

为了更好地解决DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种改进DV-Hop定位算法;首先利用共线性阈值选取锚节点参与位置估计;然后对实际距离和估计距离的误差采用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,再用加权修正距离值;考虑到未知节点到锚节点路径与锚节点间路径有重合的情况,用算术平均值计算平均跳距;最后采用二维双曲线定位算法来提高定位精度;仿真结果表明,与传统DV-Hop相比,改进算法在定位稳定性、覆盖率和定位精确度方面都得到了提高.     

改进型粒子群优化在WSNs节点定位中的应用

针对无线传感网络(WSNs)在测距误差影响下存在的节点定位精度问题,提出一种基于改进型粒子群优化的自定位方法。该方法利用未知节点与邻近锚节点之间的距离信息,通过具有跳出局部最优能力的改进型粒子群优化算法取得未知节点的位置。仿真结果表明,该算法与最小二乘估计法相比,具有较高的定位精度和较快的定位速度,且性能稳定,是一种可行的WSNs节点定位解决方案。     

基于阈值机制与距离校正的WSN改进DV-Hop定位算法

在无线传感器网络的DV-Hop定位算法中,未知节点定位只考虑离它最近的锚节点的平均跳距,用它乘以跳数代替真实距离去进行定位,会导致较大的定位误差。针对DV-Hop算法以上的不足,本文提出了一种精度较高的基于阈值机制与距离校正的DV-Hop改进算法TMCD-DV-Hop。改进算法首先计算跳数阈值,考虑最近锚节点之外的其他锚节点在局部范围和全局范围的影响,依据阈值选择最优的校正平均跳距来估计距离,并对参与定位的单跳通信半径内的锚节点进行组合优化后,采用质心算法得到一个估计坐标,同时利用加权最小二乘法得到另一个估计坐标,最后以两个估计坐标的算术平均值作为未知节点的定位坐标。仿真实验表明,在同等网络环境中,改进后的TMCD-DV-Hop算法较DV-Hop算法更能有效地降低定位误差,提高定位精度。     

基于最优跳距处理策略的无线传感器网络智能定位算法

针对传统DV-Hop算法存在较大定位误差及忽略锚节点自身误差的问题,提出了一种基于最优跳距处理策略(PSOHD)的智能定位算法。该策略充分考虑了网络拓扑结构和锚节点自身误差对定位精度的影响,首先对锚节点引入两个通信半径,并分别统计每个锚节点通信半径范围内的节点数;然后采用加权最小二乘估计修正锚节点间的平均跳距;最后对用于未知节点位置估计的平均跳距进行筛选并加权处理。另外在定位阶段引入了粒子群优化(PSO)算法对未知节点进行定位。仿真结果表明,在适当增加节点能量消耗的条件下,改进算法的定位精度有明显改善,是一种可行的无线传感器网络(WSN)节点定位的解决方案。     

基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法

传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

基于前进跳距期望的异构WSNs非测距定位算法

无线传感网络(WSNs,wireless sensor networks)中传感节点的传输范围直接决定节点的通信区域,对定位精度有直接的影响.为此,针对异构WSNs,提出基于前进跳距期望的非测距定位算法.首先,分析传统推导前进跳距期望(EHP,expected hop progress)方法的不足,并证实了EHP值只依赖锚节点的传输范围是不准确的;然后,采用新方法推导了EHP,并结合泰勒级数展开以及加权最小二乘算法估计未知传感节点位置;最后,以降低误差为目的,迭代修正未知传感节点位置的估计值,从而提高定位精度.仿真结果表明,与传统的非测距定位算法相比,提出的算法的定位精度得到有效提升.     

无线传感器网络中的节点自适应周期定位

无线传感器网络节点自定位算法是无线传感器网络系统的重要组成部分,是无线传感器网络中所有应用得以实现的基础。基于最小二乘估计的自适应周期定位算法采用周期定位机制控制网络中节点定位,使用基于接收信号强度指示的测距技术获取节点间距离,启动定位周期,直至定位周期终止,完成定位。未知节点采用极大似然估计得到初解,使用最小二乘估计获得自身位置坐标的最终解。仿真实验表明,基于最小二乘估计的自适应周期定位算法能显著提高网络中未知节点的定位率,有效抑制测距误差的传播,提高了节点定位精度。     

基于锚节点分布特性的跳距修正的DV-Hop定位算法

多数DV-HOP定位算法没有考虑锚节点分布的不均匀对定位精度的影响.为此,提出一种新的跳距修正的DV-HOP定位算法(Hop-distance-Corrected DV-HOP,HDCD).基于锚节点的分布特性,HDCD算法通过全局锚节点信息对跳距进行修正.并考虑未知节点局部锚节点对定位精度的影响,对未知节点的测距进行修正,降低测距误差.最后,利用最小二乘法估计未知节点的位置.仿真结果表明,相比于传统的DV-HOP算法,HDCD算法降低定位误差.在锚节点分布不均匀的环境下,HDCD算法仍能够获取较高的定位精度.     

基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中存在定位精度不足的问题,提出了一种基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法。在RSSI测距方面,首先通过信标节点的自校正定位求得误差校正系数,将该误差校正系数运用到求未知节点到信标节点的距离当中。在定位计算方面,该算法运用最小二乘法估计简单和拟牛顿法收敛速度快的特点,将最小二乘法计算出来的初值,用拟牛顿法对未知节点坐标进行迭代求精。通过仿真实验表明,本文提出的定位算法定位精度高,与传统的最小二乘法相比提高了近36%的精度。     

基于多AUV协作的稀疏水下传感网定位技术研究

如何在稀疏部署的水下传感器网络中实现传感器节点的高效定位是一个研究热点.提出了一种基于多个移动AUV协作的水下传感器网络内节点定位机制,利用AUV的精确自导航功能实现对网内未知位置节点的定位协助.提出的协作定位算法扩展了水下传感器网络的网内节点位置迭代估计方法,将信标节点和多AUV联合作为定位参考点,然后推导了基于最小二乘法的定位估计方程.仿真结果验证了该方法可以在定位节点比例、归一化定位误差和平均置信度等几个方面提高定位性能.     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一。由于DV-Hop定位算法中误差来源主要是未知节点与锚节点间距离的估计误差,为了减小该误差,引入理想锚节点间距,排除锚节点计算出的单跳平均距离中的误差较大的部分,修正全网平均单跳距离,再对使用最小二乘法计算得到的未知节点坐标进行修正。仿真结果表明,该算法能有效提高节点定位精度,且算法对锚节点数目和节点通信半径要求较低,能有效节约网络的能耗和成本。     

无线传感器网络中基于能量检测的定位研究

在许多无线传感器网络的应用中,节点定位是其关键技术之一,而定位精度的高低在很大程度上取决于距离测量的精度。针对射频信号受各种干扰影响而出现测距不精确的问题,该文对能量检测采用改进的限幅平均滤波方法,校正测量的节点间点到点的距离,并优选信标节点,最后用加权最小二乘法进行定位。实验及仿真结果表明,本定位算法可以提高测距精度...     

一种基于约束策略的无线传感器网络定位算法*

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用研究都具有重要意义。在深入研究分析距离无关定位算法的基础上,提出了基于约束策略的无线传感器网络定位算法。该算法无须测距,采用跳数估计节点间距离,并针对未知节点到锚节点距离计算中的不足,对锚节点的平均每跳距离作了修正;在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围内的锚节点对其所在位置进行约束。仿真结果表明,该算法具有较好的性能,比已有算法的定位精度有所提高。     

NLOS环境下无线传感器网络TOA定位算法

针对现有定位算法定位精度低、适用场景少的问题,提出一种非视距传播（NLOS）环境下的无线传感器网络电波到达时间（TOA）定位算法。对未知节点位置进行初步估计,将该估计值作为初始迭代参考点,利用泰勒级数展开法进行迭代计算,得到未知节点位置的二次估计值。使用二次估计值反推得到未知节点与各传感器锚节点的近似距离,将原始TOA测量距离与该近似距离之差作为非视距传播误差值,从而剔除NLOS误差较大的TOA测量组,利用误差修正后的TOA测量组再次进行泰勒级数迭代处理,实现未知节点的精确定位。仿真结果表明,该算法可有效抑制NLOS误差,相比传统定位算法,其定位误差小、定位精度高。     

锚节点稀疏的传感器网络节点自定位算法

针对Euclidean算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出一种改进的分布式节点自定位算法。该算法将初始定位精度较高的节点升级为锚节点,未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精,并通过估计坐标值的方差来控制循环求精过程中的循环次数。仿真实验显示,改进定位算法在锚节点密度较低的情况下能有效提高定位精度和覆盖率,明显降低了对锚节点密度的依赖程度。     

RSS测距定位模型的Cramer-Rao界分析

给出了无线传感器网络RSS测距定位模型的距离无偏估计和定位估计方差Cramer-Rao下界。实验表明定位方差在锚节点附近产生突变,同时随着锚节点数量的增多而减小,可应用于定位算法的精度评估和节点配置方案选择。     

基于遗传算法的多传感器网络中目标定位算法

应用于目标定位的多传感器网络系统中,测距定位是一种常用手段,但是由于系统设备和环境干扰等因素的影响,使得测距数据产生误差,影响定位精度。提出了一种基于最小二乘法和遗传算法的一种组合定位算法,首先利用最小二乘法,拟合出目标点的初始概位,并对各节点到初始概位的距离与测量数据的相对误差的绝对值进行排序,根据确定的剔除比例系数,剔除明显异常的测距数据后,再利用遗传算法对目标点进行定位。仿真实验表明,该算法简单易于实现,可有效提高定位精度。     

WSN中DV-Hop节点定位算法的改进

为降低传统DV-Hop算法对未知节点估算距离的误差,提升WSN中的未知节点定位精度,提出一种基于未知节点估算距离修正的DV-Hop改进算法.该改进算法首先对节点的平均每跳距离进行修正,并根据节点分布和节点间邻居关系的特点引入节点远离度的概念,以区分未知节点和邻居锚节点的距离,降低估算距离的误差;然后对最小二乘法的误差进行修正,并利用邻居节点的通信范围限制关系对未知节点估算坐标的误差进行修正,以进一步减小未知节点的定位误差.实验结果表明,与传统DV-Hop算法及相关文献相比,改进算法可以有效减小未知节点估算距离的误差,提升未知节点定位的精度.     

基于平均跳距估计的改进DV-Hop定位算法

传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进DV—Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距。仿真结果表明,与传统DV—Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。