基于入侵杂草优化算法的无线传感网节点定位

在基于测距的无线传感器网络节点定位中,最小二乘法由于定位误差的累积,定位精度不高。针对该问题,提出了一种基于入侵杂草优化算法的定位方法。该算法以定位误差为适应度函数,将定位问题转换为求解非线性方程组最优化问题。在求解的过程中,利用未知节点到锚节点的距离和锚节点可信度对适应度函数进行修正,以实现更高精度的定位。仿真实验表明:改进的定位算法,在不同测距误差、不同通信半径、不同锚节点数和不同节点数下,都能得到更高的定位精度。     

无线传感器网络DV-Distance定位算法

针对DV-Distance定位算法得到的距离值误差较大的问题,提出一种定位精度相对较高的改进型DV-Distance算法。DV-Distance定位算法通过求未知节点到参考节点之间跳段距离之和来确定未知节点坐标,改进算法在原算法的基础上,将参考节点间的真实距离与这些参考节点间的跳段距离之和的比值作为修正权值,用这个修正权值来提高定位所需距离值的精确度,并利用RSSI测距技术限定可较为精确测距的有效未知节点,从而更进一步提高定位的精度。通过计算机的仿真和实验验证,结果表明此改进算法相对于原算法,较为明显的降低了定位误差,提高了定位的精度。     

基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法

DV-distance是一种基于多跳机制的定位算法,其相邻节点间的距离通过RSSI测距技术实际测量得到。为了减少RSSI测距误差对定位精度的影响,首先对RSSI测距误差进行修正,再对已有的信标节点间计算距离误差修正值的方法作进一步改进,提出一种基于RSSI测距误差修正的改进型DV-distance差分定位算法。仿真结果表明,相比已有的定位算法,该改进算法不仅能提高节点的定位精度,还能减少网络通信开销及计算复杂度。     

基于TDOA改进的矿山井下机车定位方法

为提高矿山井下机车的定位精度,提出了一种基于到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）改进的矿山井下机车定位方法。采用超声波和无线电传播时间差实现测距,分析了测距技术在井下运用时产生的误差,并对误差进行补偿。为了修正机车定位过程中产生的位移误差,把位移误差化简为机车到节点的距离误差。通过规律性地布置节点和惯性导航技术,计算出位移后机车到节点的距离。使用最小二乘法估计出机车的初始位置坐标,并通过泰勒级数最小二乘法修正坐标实现定位,定位精度可达12 cm。相比于传统的定位算法,该方法增加了定位精度,且在机车不同速度下,保持了较为稳定的定位精度。     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于RSSI的测距差分修正定位算法

为了抑制RSSI误差对无线传感器节点自身定位精度的影响,以三边定位算法为基础,定义了个体差异差分系数、距离差分系数和距离差分定位方程,把离目标节点最近的信标节点作为参考节点对基于RSSI的测距进行差分修正,并将差分法和质心法相结合提出了一种测距差分修正定位算法。该定位算法无需增加额外硬件开销,容易实现,定位误差可小于2.5m,适合于处理能力和能量有限的无线传感器网络节点。     

信标欠定时的井下人员定位算法

煤矿井下人员定位常采用3个以上信标对目标节点进行定位,这样,同时收不到3个以上信标信号的目标节点就无法采用该方法进行定位。为了对这些目标节点进行有效的定位,结合煤矿环境实际情况,提出了一种信标欠定时的井下人员定位算法。首先,利用信标节点实际位置获得的定位区域内距离误差的权值对目标节点的测距误差修正,提高定位区域内目标节点的距离测量精度。然后利用可参与定位的信标精确位置和目标节点测量的经修正后的距离量,通过坐标的平移、旋转等转换,实现目标节点的定位。仿真结果表明:该算法能够有效地提高信标欠定时目标节点的定位精度,弥补了现有基于三信标及其以上情况下目标节点定位应用中的不足。     

改进的分布式无线传感器网络多维标度定位算法

为提高无线传感器网络集中式多维标度MDS-MAP算法的定位精度,提出了一种改进的基于MDS的分布式定位算法。该算法在构建距离矩阵时引入Euclidean算法距离估算思想,同时采用一种优化的基于最小二乘逼近的坐标转换方法实现节点由相对坐标到绝对坐标的转换。实验结果显示,与经典MDS-MAP算法相比,改进算法在多种网络拓扑结构下均能有效提高节点的定位精度。     

基于RSSI的偏移误差修正的井下定位算法

针对基于RSSI的加权质心定位算法会出现三边测量区域选择错误、只是用节点之间的距离信息衡量信标节点的影响力,忽略了各条信号传输路径中误差的标准偏差也不同的问题,提出了一种基于RSSI的偏移误差修正的井下定位算法。该算法结合加权质心定位算法思想,采用RSSI测距模型测量节点之间的距离。在获得节点间的距离信息后,通过对测距误差中随机变量的标准偏差进行概率分布分析来衡量节点间的测距误差,并对随机变量进行偏移误差修正,最终获得较高精度的定位效果。仿真结果表明,与加权质心定位算法相比,该算法的定位精度提高了19%,定位结果的稳定性也有较大程度的改善。     

基于多通信半径和跳距加权的WSNs三维迭代定位算法 �

针对三维DV-Hop全局跳数划分不够精确,平均跳距与实际跳距偏差大导致定位误差大的问题,提出一种基于多通信半径和跳距加权的WSNs三维迭代定位算法。首先,参考锚节点比例设置跳数阈值进行迭代定位;其次,利用多通信半径和多跳跳数偏差对单跳和多跳节点跳数进行精确划分;最后,将估计跳距与最大通信半径的偏差设为平均跳距的权值,采用最小最大法计算节点位置。仿真结果表明,在锚节点比例较大和通信距离较短时,该算法与3D-DVHop、3D-WD-DVHop和基于三维球形分割定位算法相比,定位精度明显提高。     

基于移动代理的三维DV-Hop算法

三维空间的无线传感器网络节点定位算法研究是当前的研究热点之一。通过对现有三维定位算法的不足进行分析,将无需测距的DV-Hop算法拓展到三维空间,并在通信量、定位精度方面进行了相关改进,提出了一种基于移动代理的三维DV-Hop定位算法。仿真结果表明,所提算法能对三维环境中的传感器节点进行有效的定位,信标节点的密度和通信半径对定位误差和覆盖率的影响较小,且定位精度和覆盖率相对于其他算法有明显提高。     

基于跳距优化的改进型DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络节点定位的关键技术之一.传统DV-Hop定位算法节点定位,因跳数计算和跳距估计产生偏差,影响定位误差,为了提高定位精度,提出一种改进型定位算法.改进算法引入多通信半径方法细化节点间的跳数,计算未知节点平均跳距时,剔除孤立节点,并对利用锚节点得到的平均跳距进行加权归一化处理,使得未知节点定位精度提高.仿真结果显示,改进算法在不明显提高算法复杂度与通信量的基础上大大提高了定位精度.     

基于粒子群优化的多维标度节点定位算法

针对无线传感网络节点定位易受外部环境影响的问题,提出一种基于粒子群寻优的多位标度定位算法。利用基于动态路径损耗指数的接受信号强度测距,建立距离矩阵,使用多维标度方法构建节点的相对坐标,通过四参数坐标转换模型得到绝对坐标,再用绝对坐标与实际坐标的差异度作为粒子群寻优的适应度函数,通过分群搜索,优化节点位置估计。仿真结果表明：改进算法对实际环境影响具有较好的鲁棒性,节点定位精度有了明显的提高,能够满足定位系统需求。     

基于移动锚节点的改进DV-Hop算法

DV-Hop是一种典型的无须测距的定位算法,针对该算法在定位过程中存在的定位精度不高的问题,提出了一种基于移动锚节点的改进算法。利用锚节点的移动形成多个虚拟锚节点,有效减少了锚节点的使用数量;并在原算法基础上,修正平均跳距,使其更接近真实值。仿真结果表明:改进算法定位误差比传统DV-Hop算法平均降低了约 30%,大大提高了定位精度。     

基于跳数区域划分的DV-Hop改进算法

DV-Hop节点定位算法使用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间的距离,而平均每跳跳距的估算精确度与网络的拓扑结构、节点密度、节点通信半径等参数都有关系。针对DV-Hop算法过程存在的不足,为减少定位误差,本文提出了一种基于跳数区域划分的DV-Hop改进算法,引入了RSSI测距技术和限跳机制,优化参与定位的信标节点组合,采用多次三边测量法,最后用质心法确定未知节点坐标。MATLAB仿真测试表明,在相同的检测环境下,改进后的算法与其他改进算法相比,能更有效地降低定位误差,提高定位精度。     

距离误差加权与多通信半径的蝙蝠优化定位算法

传统DV-Hop定位算法存在明显的定位误差,改进的粒子群优化算法由于易陷入局部最优、局部收敛过慢等问题无法满足节点的定位精度要求.针对于此,通过设置跳数阈值优选锚节点以排除异常锚节点对定位精度的干扰;引入多通信半径广播方法修正最小跳数;采用距离误差和跳数归一化思想修正平均跳距;通过利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等三方面改进蝙蝠算法,并利用改进的蝙蝠算法定位未知节点.仿真结果表明,相比传统DV-Hop、BIDV-Hop、GAPSODV-Hop等3种算法,本文改进的定位算法有效降低了定位误差,提高了定位精度.     

多通信半径的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了实现无线传感器网络中基于无需测距DV-Hop定位算法的高精度定位,改进基于2、3通信半径的DV-Hop节点定位算法,并利用最小均方差准则改进计算平均每跳距离的公式,在最佳指数值下,修正锚节点平均每跳距离。MATLAB仿真结果表明,改进的算法在随机分布环境能提高节点定位精度;在最佳指数值下,进一步提升节点定位精度;在锚节点人工部署环境下,大大提高节点定位精度。改进的算法实现高精度定位同时,不需要增加网络泛洪次数和硬件成本。     

基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法*

针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题,提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法首先利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正;然后根据全局和局部范围对锚节点的影响,选择最优平均跳距来估算距离;最后用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明,OPDV-Hop算法相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法,定位误差分别减小16%、11%和5%左右,其能够有效的降低估算距离误差,提高定位精度。     

基于三维球形分割的无线传感器网络定位算法

为了解决无线传感器网络定位精度问题,根据三维球形分割技术提出了一种新的定位算法。首先,该方法结合锚节点间的平均距离和网络平均连通度来计算未知节点到各个锚节点的距离,并给出了定位误差计算方法。其次,基于三维球形分割对上述指标进行优化,详细阐述了位置节点的三维坐标获取方法,以此建立定位算法。最后,通过数值仿真实验研究影响定位算法的核心因素。实验结果表明,与DV-HOP算法和加权质心算法相比较,该算法在定位误差上得到较大程度改进。