一种改进的质心定位及误差校正算法

在信标节点分布不均匀的情况下,为了使节点定位的误差尽可能小以及在误差校正过程更加有效和可靠,提出一种改进的质心定位算法。该算法首先确定未知节点通信范围内的信标节点,然后取部分这些信标节点作为顶点构成凸多边形,通过RSSI获取未知节点与凸多边形的各个顶点的距离,之后将质心定位的凸多边形内的所有信标节点都作为校正节点,由这些校正节点得到相对应的校正因子,通过添加权重因子综合所有的校正因子来替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心定位方法确定未知节点的最终位置。仿真实验表明:在信标节点分布不均匀的情况下,在100 m×100 m的监测区域内,该算法相比于其他定位算法具有更强的抗干扰能力,而且平均定位误差至少减少12%,是一种定位精度更高的算法。     

无线传感器网络质心定位新算法及性能分析

针对锚节点非均匀分布的无线传感器网络质心定位算法定位精度较差的缺陷,提出一种新的质心定位算法--基于最小包围多边形定位(SEPL)算法。该算法以包围未知节点邻居锚节点的最小多边形质心作为未知节点的估计位置。仿真结果表明,SEPL算法可以有效改善锚节点分布不均匀时质心定位算法误差较大的问题,平均定位精度比一般的质心定位算法提高15%。     

基于四边形分解的质心定位算法

为了有效地获得未知节点的坐标,质心定位算法通常任取3个信标节点,组成三角形并求质心,但其定位误差较大.为了提高节点定位精度,取4个信标节点,组成四边形,并将该四边形分解成2个三角形,并分别求两者的质心,再对2个质心的坐标求平均,作为未知节点的质心.该算法避免了4个信标节点组成凹四边形带来的较大误差.Opnet环境下进行的动态仿真实验结果表明:在不增加锚节点的情况下,该算法比原始质心算法收敛速度略微减小,但是计算精度得到了较大提高.     

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

无线传感器网络关键问题是节点定位,通常将定位算法分为基于测距与无需测量的定位算法两大类,质心算法作为无需测量的经典算法因其算法实现简单而被普遍应用。本文针对无线传感网络节点分布不均匀的情况下,按照锚节点与未知节点的距离来对锚节点重新分组,求得多个质心点,通过加权质心,求出未知节点的估计坐标。     

基于最优信标节点的无线传感器网络质心定位算法

针对无线传感器网络(WSN)质心定位(CL)算法精度不高的问题,提出了一种基于最优信标节点的质心定位(OBCL)算法.OBCL算法采用了4个移动信标节点,首先,对移动信标节点的路径进行规划;然后,未知节点根据集合偏移度(SDD)从候选信标节点集合中选出最优信标节点来进行位置估计;其次,为了解决信标节点不足导致无法定位的问题,引入角色转变机制,未知节点在完成定位之后成为准信标节点来进行辅助定位;最后,为了保证网络中所有节点能够完成定位,在完成初次定位之后,需要进行重定位过程.仿真实验结果表明,与CL、基于加权的质心定位(WCL)、利用接收信号强度加权的质心定位(RR-WCL)这3种算法相比,OBCL算法的平均定位误差分别降低了67.7%、39.2%、24.4%.由于OBCL算法只需要4个移动信标节点就能达到较好的定位效果,因此适合应用于对网络成本低、定位精度要求高的场景.     

传感器网络加权质心自定位算法

提出了基于跳距的加权质心定位算法,用信标节点和未知节点之间的跳距来确定质心算法中各信标节点的加权因子,以提高质心算法的定位精度。对普通质心算法和改进后的质心算法进行了模拟仿真,结果表明所提出的算法从总体上看具有较好的定位效果。     

WSN中移动信标辅助的加权质心定位算法

质心算法是一种简单易实现的节点定位方法,但是它的定位精度多依赖于网络中信标节点的密度和分布。针对质心算法这一缺陷,本文提出了一种移动信标节点辅助的加权质心定位算法(MBAWCL)。该算法采用一个飞行的移动信标节点在网络部署区域上空按照设定的路径移动并周期性的广播自己的位置信息;未知节点对所接收信标信号采取一定的筛选机制存储信标信号,然后利用加权质心(WCL)方法计算自己的位置。实验测试证明该算法可以提高节点的定位精度,降低定位成本,提高定位效率。     

基于APIT的无线传感器网络质心算法研究

为了解决基于无线传感器网络的高速公路检测系统中由于信标节点分布不均且稀疏导致的定位误差,结合近似三角形内点测试(APIT)算法提出了一种新的定位算法,保证未知节点在所选择信标节点组成的三角形内。算法不需额外添加硬件,容易实现。M atlab环境下仿真结果显示,基于APIT的质心定位算法在信标节点较为稀疏、不均时,定位精度比采用最近邻信标节点选择的质心定位算法提高了32.18%。     

基于节点映射的井下无线传感器网络定位算法

针对目前井下定位算法对未知节点不在锚节点组成区域内的情况考虑不全面,从而导致定位误差较大的问题,提出了一种基于节点映射的改进加权质心定位算法。该算法对未知节点不在锚节点组成区域内的情况进行节点映射处理,并通过改进加权质心定位算法求锚节点的多个质心,通过质心节点对未知节点进行定位。仿真结果证明,该算法可以提高节点的定位精度。     

基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

一种基于信道状态信息的人员轨迹跟踪方法

针对在室内环境的轨迹跟踪过程中,通信开销较大和算法复杂度较高的问题,对一种基于CSI（channel state information）信号的人员轨迹跟踪方法进行研究。首先从CSI中提取代表目标位置（角度）概率的AOA（angle-of-arrival）频谱,通过MUSIC算法得到的多普勒频移与AOA频谱相结合来确定人员移动速度及位置;最后利用改进的三边定位质心算法确定人员位置、模拟人员移动轨迹,实现了对室内人员精准的跟踪定位。通过与其他算法以及不同人员移动速度的对比,仿真实验表明提出的人员追踪方法可以大幅度提高定位的精确性与稳定性。     

基于超宽带通信的高精度定位系统设计

针对目前流行的室内定位技术定位精度差的问题,提出了基于STM32F103RBT6和DecaWave的单片收发一体射频芯片DW1000的超宽带(UWB)通信定位方案,设计了系统的软硬件,讨论了相关定位算法.系统中被测节点(Tag)与锚节点(Anchor)通过双向TDOA算法得到两者之间的距离,Tag与多个Anchor的距离通过UWB通信被汇总至定位服务器,由定位服务器三角质心定位算法测算出Tag的三维空间坐标.实验结果表明,系统在LOS环境下具有较高的精度,在NLOS环境下也具有良好表现.     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

电子导游机精确定位算法研究

为有效解决电子导游系统中有时不能精确播报景点信息的问题,提出了一种电子导游机极易出错情况下的特定算法来改善其播报精度。该算法基于RSSI定位技术基础上,利用用户节点移动的历史信息和最近邻居节点信息来辅助导游机判断游客对景点的观赏需求,以提高电子导游机播报的准确性。经ZigBee平台实验,平均识别误差(average recognize error,ARE)明显减小,实验结果表明,该特定算法有效地提高了电子导游系统定位识别播报的精度和可靠性。     

基于DTW的地磁指纹定位方法

针对动态时间规整匹配(DTW)的奇异性问题,利用克里金插值方法(Kriging)基于156个参考点插值得到545个指纹点建立后台指纹库以减少离线采集的工作量,采用二次加权质心算法对DTW进行改进,首先利用一次加权质心算法获得结果位置点的初始位置,再用二次质心加权算法对定位结果位置点进行偏远误差点的剔除,最终获得可靠性较高的定位结果。实验表明,利用Kriging可以节省71.4%的工作量;在走廊和大厅的环境中定位精度分别可以达到2.01m和4.19m。改进的DTW在长廊和大厅环境中的平均定位误差分别为1.64m和2.74m,较原算法在定位精度上有明显提升。     

无线传感器网络的分级定位算法

对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出了一种与距离无关的分级定位算法（IDV-Hop+IMP）。当未知节点周围邻居锚节点的数量少于三个时,采用IDV-Hop算法;当未知节点周围有三个邻居锚节点时,采用IMP算法;当未知节点周围邻居锚节点的数量大于三个时,采用加权质心定位算法。仿真结果表明,在稀疏锚节点的环境下,在保证定位覆盖率的同时IDV-Hop+IMP算法比现有的如质心、DV-Hop有更高的定位精度。     

基于RSSI修正加权质心的定位算法

研究了适用于室外空间的修正加权质心定位算法,该算法对接收信号强度指示测距原理进行分析,可在未知路径衰落指数的情况下,将距离关系转化为接收功率关系,通过高斯滤波处理得到RSSI测量距离,将其倒数作为修正加权质心定位的加权因子;加权质心算法讨论了调整修正系数对算法定位精度的影响,通过比较分析得出室外环境时理想的修正系数.通过仿真实验表明,改进后算法动态调整系数为4时,定位精度最高为0.5190m,可以满足实际定位需求.     

基于单目视觉的助航灯具定位及发光口识别

为实现助航灯具的自动清洗,本文提出一种基于单目视觉的助航灯具及其发光口的定位和识别方法。通过提取摄像机画面中的灯具轮廓,采用最小二乘法拟合灯具不发光状态下的椭圆模型,得出灯具中心的像素坐标,采用质心法计算发光状态下光源中心的像素坐标。通过对摄像机的标定,建立地面约束坐标系,实现灯具像素坐标到世界坐标的转换,得到摄像机与灯具的相对位置。     

基于锚球交域投影质心的WSNs三维定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)在三维空间的应用场景中,基于质心算法提出了一种基于锚球交汇区域投影质心的WSNs三维定位算法。该算法通过求得锚球空间交汇区域在XOY平面和YOZ平面的投影的质心,从而确定未知节点可能的空间坐标。算法将三维空间位置求解问题通过投影的方法转换成二维平面位置问题求解降低了算法的计算量,锚球在平面上的投影为与锚球同心同半径的圆。因此,通过计算投影区域质心可以得到高精度的未知节点的空间坐标。理论分析与仿真实验结果均表明:该算法具有计算量小、定位精度高、稳定性好等特性。