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基于几何学的无线传感器网络定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种改进的迭代加权质心算法。主要通过改进传统质心定位算法中对信标节点范围的选取标准,并且为不同信标节点根据与未知节点的距离设定不同权值,通过迭代对周围信标节点较少的未知节点辅助定位进行改进。通过实验仿真验证了改进算法的有效性。 相似文献
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无线传感器网络中,由于传统质心算法普遍存在信标节点分布不均与中心化问题,导致定位误差相对较大。针对这些问题,提出了基于RSSI的改进算法。在APIT的基础上,改进算法依靠未知节点接收到不同信标节点的RSSI数值,判断其周围是否存在最佳三角形,若存在则利用最佳三角形进行定位;若不存在则选出一个距其较近的三角形,利用移动信标节点的办法来缩小此三角形的范围进行定位。Matlab平台仿真结果表明,与传统质心算法相比,改进算法减少了定位误差,节点定位精度有所提高。 相似文献
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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. 相似文献
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无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)定位问题可以看作一个目标函数最优化问题,通过鸡群优化算法进行求解。传统的鸡群定位算法所用的目标函数只考虑了待定位节点和参考节点之间的测量距离,测量距离不完整限制了定位精度的提高。基于此提出了一种鸡群协同定位算法,首先改进目标函数,确保待定位节点之间的测量距离被充分使用;然后采取多维标度(Multidimensioal Scaling, MDS)方法提供的良好初始位置,从而提高定位算法的收敛速度。仿真实验结果表明,与传统鸡群定位算法、粒子群定位算法、灰狼定位算法和改进的鸡群定位算法相比,鸡群协同定位算法能有效提高定位精度。另外,与传统的鸡群定位算法相比,虽然鸡群协同定位算法的时间复杂度有所增加,但定位性能得到了改善。 相似文献
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文中在MCB(Monte—Carlo Localization Boxed)定位算法的基础上提出了一种新的移动无线传感器网络(Mobile Wireless Sensor Networks)节点的定位算法——权重MCB算法。MCB算法在定位过程中,在采样和滤波阶段用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,而没有应用到邻居节点的位置信息。权重MCB在定位过程中不仅用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,还应用到了一阶邻居节点的采样集合里的采样点(即一阶邻居节点的估计位置),从而改进了定位精度。对比MCB算法,权重MCB算法对定位精度的改进为13%~18%。 相似文献
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针对无线传感器网络中经典定位算法 DV-Hop 存在定位精度低的缺陷,提出了一种改进算法。在传统 DV-Hop 算法的基础上,首先采用最小均方误差准则校正信标节点的平均每跳距离,然后对各未知节点到参考信标节点的平均每跳距离进行加权处理,最后通过参数分析,对未知节点进行位置修正。仿真实验结果表明,改进算法相比于传统的 DV-Hop 定位算法以及已有的改进算法具有很高的定位精度,并且无需增加额外的硬件设施。因此在工程上具有很好的实用性。 相似文献
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为了降低整个无线传感器网络的成本和减小测量误差对定位精度的影响,一般传统做法是把已定位的未知节点升级为信标节点,再对其他节点进行定位,但此情况会造成累积误差。为了减少累积误差,提出了一种加权的最小二乘变尺度定位算法,该算法首先利用加权最小二乘法对未知节点进行位置估计,然后把定位的未知节点升级为信标节点,再对剩下的未知节点进行位置估计,最后利用拟牛顿法对估计出来的位置进行优化。仿真结果表明,该算法能有效地减少测距误差和累积误差,降低网络成本,提高网络覆盖率和传感节点的定位精度,并且该算法不增加额外硬件设备,易于实现。 相似文献
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定位算法在传感器网络中的改进策略 总被引:1,自引:1,他引:0
研究节点定位技术是传感器网络中的一个重要课题。针对DV-Hop定位算法适应节点均匀分布的网络这一特性,为了减小DV-Hop定位算法的定位误差,提出了节点的部署策略;针对平均每跳距离在求不同跳数的节点之间的距离时有着不同程度的影响,为了提高待定位节点的定位精度,提出了距离修正值策略。经过以上处理之后,得到了更加准确的平均每跳距离的估计值。实验表明,改进后的算法不仅提高了定位精度,同时也改善了定位的稳定性。 相似文献
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针对无线传感器网络中节点定位的需求,提出了一种基于干涉效应的传感器节点定位算法。该方法仅需要利用节点的硬件设备,不需要增加额外的测量设备,各个节点独立进行自身位置估计,实现分布式定位。首先在传感器网络中设置若干个位置已知的网关锚节点和参考接收节点,不同位置两个网关锚节点在某个时隙内发射单音信号,就会在整个定位区域内形成一个干涉效应场。而各个待定位节点通过测量接收的到的干涉信号振动周期数就可以得到自身与各个网关节点距离差。通过多组锚节点分时隙发射单音信号,并配合参考接收节点,通过双曲线定位算法得到自身的坐标。通过对算法进行仿真分析,验证了算法的可行性。 相似文献
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针对DV-Hop距算法定位误差大的难题,提出一种改进离估计误差,并利用DV-Hop的传感器节点定位算法。首先修正知节点与信标节DV-Hop算法对节点进行定位;然后对进V-Hop算法定位误差行校正,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析。仿真结果表明,本文算法可以较好地克服DV-Hop算法存在的不足,提高了传感器节点的定位精度。 相似文献