无线传感器网络具有跟踪质量保证的节点选择算法

目标跟踪广泛地应用于无线传感器网络的各个领域.该文研究无线传感器网络目标跟踪中的节点选择问题,提出了具有跟踪质量保证的跟踪节点选择算法.该算法在保证给定目标跟踪可靠性要求的同时对网络生存期进行优化.文中首先分析了影响传感器节点生存期的3个因素,包括节点感知数据的可靠性、节点剩余能量以及节点通信和采样的能量消耗.在此基础上建立节点生存期函数,在满足用户给定目标跟踪可靠性要求的前提下选择使网络生存期最大化的节点参与目标跟踪.实验结果表明该文所提出的节点选择算法可以有效延长网络生存期.     

传感器网络中一种基于维诺图的跟踪节点选择算法

能源节省和跟踪的及时、准确是移动目标跟踪的重要研究问题.提出了一种基于维诺图的跟踪节点选择算法,利用维诺图的性质建立网络模型,选择距离目标最近的传感器节点参与目标跟踪,同时给出了睡眠节点的唤醒机制,以保证跟踪及时准确的同时最小化唤醒节点数量.最后通过实验讨论了网络中各个参数对算法性能的影响.实验结果表明,该算法在能源节省和跟踪精度方面具有很好的效果.     

无线传感器网络目标跟踪中的分散传感器选择

本文考虑在分散的目标跟踪系统中的传感器资源管理问题。由于频率,能量和带宽的限制,对于任何时刻的融合中心选择的传感器是有上限的。本文的传感器网络结构是分散的,没有中央融合中心(CFC),每一个融合中心(FC)只跟邻近FC通信,每个FC决定在每一个采样时刻哪个传感器被选择,从而实现在这种限制下跟踪性能优化。     

无线传感器网络动态节点选择优化策略

无线传感器网络的能耗和有效覆盖率是衡量其性能的两个重要指标.无线传感器网络动态节点选择优化策略通过合理配置各无线传感器节点状态,平衡网络能耗和有效覆盖率,提高网络能效性,延长网络寿命.提出一种结合了Hopfield网络与遗传算法的动态节点选择优化策略,简称为HN-GA.该策略通过遗传算法实现全局搜索,采用Hopfield网络缩小遗传算法的搜索范围,保证遗传算法中每个基因对应待选解的有效性,并针对动态节点选择优化提出一种基于无线传感器网络能耗、寿命和有效覆盖率的综合指标.仿真实验表明,HN-GA算法能有效完成无线传感器网络动态节点选择优化,并在确保网络有效覆盖率的前提下,通过动态配置各无线传感器节点状态,降低网络能耗,延长网络寿命.与遗传算法和Hopfield网络相比,HN-GA算法不仅全局搜索能力强,且收敛速度快、耗时少.     

基于锚节点选择的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络定位系统中节点随机分布及锚节点数量有限而影响定位性能.在传统的DV-Hop定位算法基础上提出并分析一种基于锚节点选择的无线传感器网络定位改进算法.首先,根据距离矢量路由技术获得节点到锚节点间的距离.然后,选取合适锚节点进行初始位置估计,并进行位置优化.最后,将其升级为锚节点从而提高锚节点密度.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很好的改善,具有一定的可用性.     

基于目标定位的低功耗无线传感器网络节点设计

介绍了一种具有目标定位功能的新型无线传感器网络节点,通过该节点可以确定目标节点(以下简称为目标)的方位和距离,对目标方位的确定基于四元十字阵列的时延估计法,对目标距离的确定采用TDOA的射频+音频信号的测距机理;硬件电路以Micro-chip公司的dsPIC微处理器芯片和Altera公司的MAXⅡ系列CPLD为核心,包括4路音频信号采集调理单元、一个外部SRAM存储器、一个2.4G频段的无线收发单元和一个电源管理单元,实验数据表明,该节点测距误差小于2.5%,角度误差小于±3°。     

异构无线传感器网络中多目标优化节点部署策略

针对异构无线传感器网络节点高密度部署和事件发生存在"热点区域"问题,以区域覆盖率最大和网络能耗最小为优化目标,提出了一种基于多目标优化的二进制粒子群算法,对节点部署进行多目标优化。该算法采用概率感知模型,引入强支配系数使得解分布均匀,结合Pareto最优解选择排序和基于自适应权重的适应度分配,进而获得异构节点部署解。仿真结果表明:该算法能对目标空间进行广泛搜索,与NSGA—Ⅱ算法相比,算法具有良好的收敛性,能有效地提高网络的覆盖率和降低网络能耗。     

基于节点三角形选择方法的无线传感器网络定位算法

本文提出了一种分析锚节点之间位置关系的方法,并给出一种基于三角形算法的定位方案。在二维平面上,定位一个目标节点需要三个位置已知的锚节点。其中三个锚节点的选取非常重要,如果选取的锚节点不合理,将无法定位出节点位置。因此,节点在定位前根据所提出的方案选出最优的锚节点组合,然后再进行定位可以提高定位的准确性。三角形定位算法为锚节点的选取提供了可靠依据,从而达到了提高定位精度和定位覆盖率的效果。实验表明此定位算法的精度比APS算法中经典的Dv-Hop定位算法更加准确。     

异构无线传感器网络中基于选择分集的节点协作策略*

为提高无线传感器网络在大量节点参与协作情形下的能量效率,提出一种带有反馈信道的虚拟协作簇间传输方案。此方案利用选择分集算法,在一定的服务质量要求下,能获得较大的选择分集增益,从而进一步降低了单位比特能耗。仿真结果表明,此方案能在很大程度上节省单位比特能耗,延长网络生命周期摘要内容。     

无线传感器网络中节点选择机制综述*

节点选择是保证无线传感器网络满足系统QoS需求的最重要问题之一,一种性能较好的节点选择机制可以在保证数据精度的前提下延长网络生命周期。针对WSN节点选择问题进行了描述及分类,着重研究了几类当前具有代表性的节点选择机制,并分析比较了各自的性能及缺点;最后对节点选择的进一步研究方向进行了展望。     

无线传感网络节点定位中的导标动态移动策略

在基于移动导标的无线传感器网络节点定位中,导标的移动路径将直接影响到节点定位的效率和精度.考虑到无线传感器网络节点通信能力和计算能力有限性,着重研究一种基于网络局部拓扑信息的导标移动虚拟力修正模型.模型中,导标对邻居节点进行筛选,并进一步收集有效节点与导标的距离、有效节点拥有邻居节点数目等参数,在此基础上建立移动导标虚拟引力模型,该模型能使导标的移动具有较强的自适应性.更进一步,针对节点虚拟引力基本模型存在的导标无引力情况和冗余遍历情况,通过加入接近因子及已定位区域边界曲线拟合的方法,对基本模型进行修正.仿真实验表明,提出的路径规划算法与典型的传统路径算法相比较,导标遍历网络的路径长度缩短了20%~30%,较大程度节约了定位过程中导标节点遍历网络所需的能量开销.     

无线传感器网络中移动节点定位算法研究

提出一种利用临时锚节点的蒙特卡罗箱定位算法.该算法是基于蒙特卡罗定位方法之上,通过引入节点平均速率来获取临时锚节点,并利用一跳范围内的临时锚节点构建最小锚盒、增强样本过滤条件,从而加速了采样和样本过滤.此外,在样本的获取上采用了非随机采样的均衡采样方法,有效地降低了采样次数.仿真结果表明:该算法同蒙特卡罗定位算法等相比,提高了节点的定位精度,降低了节点的能耗.     

无线传感器网络节点定位问题

无线传感器网络(WSN)是由大量靠无线多跳方式通信的智能传感器节点构成的网络,围绕WSN出现了许多新的研究内容,节点定住是其中一个很重要的方面。本文给出了WSN节点定位的概念．分析了面临的挑战,从测距技术和定位算法角度介绍了当前的研究进展,指明了需要进一步研究解决的问题。     

一个新的无线传感器网络节点定位算法

将经典的画图算法应用到无线传感器网络节点定位问题是一个全新的思路.提出了一个新的无线传感器网络节点定位算法.算法包括两个阶段,第一阶段运用一个类似于Kamada Kawai画图算法的定位算法,得到一个接近于传感器网络原始布局的近似布局;第二阶段利用Mass-spring画图算法对第一阶段的定位结果进一步求精.仿真实验表明:算法适应性强,定位精度高,效果较好.     

传感器网络节点与目标事件的联合定位方法

评估传感器网络节点位置的不确定性对于需要鲁棒性考虑的网络应用有着重要的意义.本文利用网络中的邻接信息构成以节点位置为变量的约束集,利用投影的方法计算节点的所有可能位置范围.使用简单直观的多边形给出近似结果,同时给出了一种分布式实现算法.在考虑节点位置不确定性的情况下,对目标事件进行定位.仿真结果表明传感器网络在定位目标的过程中同样能提高节点定位精度.     

基于综合预测算法的无线传感器网络移动节点定位策略

结合测距定位方法和移动节点历史定位信息,提出历史定位算法。在此基础上,引入移动节点相对运动角度测量,提出了基于综合预测算法的无线传感器网络移动节点定位策略。首先,根据测距结果选择较近的三个信标节点,并且加入移动节点的前一时刻坐标,应用最小二乘法,得到当前时刻的坐标;另一方面,由移动节点相对运动角度同样可以计算节点当前时刻的坐标;最后,将两种方法得到的坐标求平均值,作为综合预测算法给出的节点当前定位位置。仿真结果表明,所提出的定位策略能够高性能的实现移动节点定位,并且成本较低。     

基于不可靠节点序列和面感知路由的目标跟踪

目标跟踪是无线传感器网络最基本的应用之一,如何在节约能量的同时保证一定的跟踪精度一直是研究热点之一.本文提出基于不可靠节点序列和面感知路由的目标跟踪算法,采用基于不可靠节点序列的定位模式有效减少网络中数据传输量,大大节约了能量.为了解决基于节点序列的定位算法在节点数目过多时算法复杂度过高的问题,算法引入了面感知路由技术...     

无线传感器网络中能量敏感感知节点选择算法

如何保证在满足系统QoS需求的同时延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的最重要问题之一。提供高质量感知数据是无线传感器网络的目的,感知节点是网络能否实现这个目标的关键因素。为了节省感知节点的能量并实现负载均衡,该文提出一种能量敏感、负载均衡并与物理位置无关的感知节点选择算法EASNS,综合考虑感知能力和剩余能量两因素对感知节点进行选择,用TOSSIM仿真工具对算法EASNS进行了仿真。仿真实验结果表明,采用EASNS算法与选择所有节点得到的平均温度之间的误差为0.3%,能够有效地减少能量消耗,能量消耗约为选择所有节点方法的25%,并能实现感知节点能耗负载均衡,延长系统生命周期。     

用移动锚节点实现无线传感器网络定位

提出一个用移动锚节点实现无线传感器网络的定位方法。利用已知相交圆半径求交点坐标的原理,未知节点通过判断移动锚节点的访客名单并进行距离判断来确定未知节点的准确位置。文中对提出的两种定位方法MAP-M、MAP-M&N通过改变节点通信半径、锚节点的移动速度、移动锚节点的数量等参数与移动锚节点定位方法GC进行已定位节点数量的对比。系统模拟结果显示本文提出的方法不需增加额外的硬件,能大大改善定位节点覆盖率,而且不需要用太多的移动锚节点,成本低,但是定位误差却没有明显的改善。