动态无线传感器网络的改进蒙特卡罗定位算法

针对于无线传感器网络中移动节点的定位问题,在传统蒙特卡罗定位算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法通过构建接收信号强度指示测距模型来限制样本区域以求提高采样效率。仿真结果表明,与MCL、MCB等其他蒙特卡罗定位算法相比,改进算法在不同的时间、不同的锚节点密度、不同的节点移动速度等情况下,都具有更好的定位精度。     

RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法

针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB)。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库;在定位阶段,未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库,得到与一跳和两跳锚节点的距离区间,利用距离区间建立更为精确的采样箱,以提高采样效率;未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明:RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。     

RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法

针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB）。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库;在定位阶段,未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库,得到与一跳和两跳锚节点的距离区间,利用距离区间建立更为精确的采样箱,以提高采样效率;未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明：RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。     

无线传感器网络移动未知节点的混合定位算法

针对无线传感器网络中移动节点定位问题,提出一种移动未知节点的混合定位算法。该算法在预测和过滤阶段均作了改进。在预测阶段,根据未知节点在t时刻接收到的锚节点信息个数区分四种情况进行讨论,选择最适合的方法来缩小采样区域;在过滤阶段,针对预测阶段四种不同的可能情况判断是否需要过滤。仿真结果表明,该算法在显著地缩小了采样区域的同时,提高了采样成功率和定位精度;减少了采样次数和计算量,降低了能耗,延长了网络的生存周期。     

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。     

无线传感器网络中一种移动节点定位算法

无线传感器网络中现有的大多数定位算法都是针对静态节点的,不能应用于节点移动的情况.本文提出了MCBE(Monte Carlo Localization Boxed Using Estimation)移动定位算法,该算法利用锚盒子(Anchor box),即包含待定位节点可能位置且平行于坐标轴的矩形以及非锚节点位置来帮助定位.锚盒子大小和定位误差存在正相关关系,算法根据待定位节点的一跳和二跳锚节点位置计算出锚盒子大小,当锚盒子大于一定值时,利用锚盒子小的非锚节点位置缩小锚盒子,最后在锚盒子范围内对位置采样,用蒙特卡罗MCL方法定位.理论分析和仿真结果表明,MCBE能有效地缩小采样区域,提高定位精度.     

一种距离无关的无线传感器网络定位算法

通过分析和仿真,指出距离无关的无线传感器网络定位算法DV-Hop在节点分布密度不均匀的网络中的局限性.由此,提出一种新的定位算法.该算法中,各节点感知周边的节点密度,基于此对周边锚节点分区,利用相同区域的锚节点执行定位计算.通过仿真验证,在节点分布密度不均的网络中,该算法有效地降低了未知节点的定位误差,提高了定位精度.     

基于锚节点连通性的移动WSN定位优化算法

为提高传统移动无线传感网络非测距方式定位算法的节点定位精度、降低算法对锚节点密度的要求,提出一种基于网络中锚节点连通性的蒙特卡洛优化定位算法,并分析了其节点定位性能.算法首先引入平均锚节点连通度的概念来评价网络锚节点连通性,然后提出根据节点实时分布情况进行采样区域划分,并实时控制移动锚节点分布,提升网络的整体定位精度.仿真结果表明,相较于传统的移动无线传感网络中基于蒙特卡洛方法的节点定位算法,所提出的算法有效提升了整体的定位精度,并有效降低了算法对于锚节点密度的要求,提升了算法节点定位性能.     

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。     

基于RGM算法的锚节点布点算法

目前所有的定位算法都将研究的重点放在如何提高定位精度上面却很少研究如何布置锚节点,只是在算法中随意的选取满足条件的锚节点,然而算法并没有明确的对锚节点的布置提出要求,所以想要随时都能获取合适的锚节点只能随机布置大量的锚节点.然而大量的增加锚节点的数量势必极大地提高系统的成本并且在实际的布置操作中也是不现实的.针对以上问题,文章在RGM算法的基础上提出一种优化布点的算法.算法通过细致的分析每组定位单元在定位区域的覆盖情况,在满足定位精度条件的基础上计算出每一个锚节点的布置坐标并对锚节点的数量进行精简.仿真实验表明,按照该算法来布置锚节点不会降低定位精度.     

基于RSSI等级的蒙特卡罗定位算法应用研究

感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用,提出了一种RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础,利用RSSI（Received Signal Strength Indication）值与距离的单调递减关系划分通信域,减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况,引入共线影响角度,提出了一种约束策略。仿真结果表明,提出的RRMCL与现有的MCL和MCB定位算法相比,能有效缩小采样区域,提高了定位精度和速度。     

使用历史锚节点信息的改进MCB算法

针对MCB算法的采样效率及定位误差,在锚节点静止而未知节点运动的情况下,提出了一种新的改进算法MBHA,通过充分利用侦测到的历史及当前锚节点信息,来修正MCB算法的采样箱。大数据量仿真结果表明,修正后的采样区域相比修正前更接近节点的真实位置。MBHA算法最终使用优化修正后的采样区域进行采样,在绝大多数的对比仿真环境实验中,该算法既大幅提升了采样效率,又提高了定位精度。     

基于Monte Carlo的非测距传感器网络定位算法

针对无线传感器网络,提出一种基于Monte Carlo方法的非测距无线传感器网络节点定位算法。该算法通过计算随机散布的粒子与锚节点之间的距离再与最大射频传送距离比较,根据权值的改变进行滤波,确定未知节点可能存在的位置。在不同粒子数和锚节点个数下,对定位算法进行了仿真,同时对锚节点比率分别为0.1~0.5的情况下,比较了该算法和DV-Hop算法的定位性能,结果表明该算法充分利用对传感器节点定位估计的有用信息,计算复杂度小,定位精度较高、健壮性好。     

基于时序蒙特卡洛的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络（WSN）中的移动节点定位问题,提出了一种将反馈时间序列与蒙特卡洛相结合的定位算法TSMCL（Feedback Time Series-Based Monte Carlo）。该算法基于目标节点1跳范围内的邻居锚节点（至少3个）反馈信号的先后顺序,构建了节点可能的初始采样区域R1,并以区域R1与蒙特卡洛采样区域R2的重叠区作为新的采样区域R,以进一步缩小采样范围、提高采样效率。仿真结果表明：与蒙特卡洛定位算法相比,提出的TSMCL算法能够减少约38%的定位误差,尤其当节点移动速度较高时,算法的收敛速度也得到了显著提升。     

基于测距的蒙特卡罗盒传感网定位算法研究

针对以蒙特卡罗算法为基础的无线传感器网定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,提出了一种基于测距的蒙特卡罗盒（R-MCB）定位算法。通过测距信息构造修正的包含有约束条件的方形边界框,使用从强约束条件中除去弱约束条件的启发法来提高采样效率,然后进行样本过滤和加权处理,并通过校准减少距离误差实现精确的定位。该R-MCB定位算法允许节点是静止或移动的,并且能够与可进行测距的节点和没有测距能力的节点协同工作。通过在传感器硬件上进行真实模拟定位算法证明,在多数情况下该R-MCB算法的定位误差,均要比WMCL算法（加权蒙特卡罗定位算法）的定位误差低10%左右。     

一种基于蒙特卡罗法的无线传感器网络移动节点定位算法研究

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术。文章研究无线传感网中信标节点静止、定位节点随机运动情况下的节点定位方法。在传统MCL算法基础上,提出一个改进定位算法,通过构建节点运动模型,进行运动预测、位置滤波,提高定位精度。仿真结果表明,改进方案在不同的信标节点密度、不同的连接度、不同的节点运动速度等情况下,均表现出了良好的性能。     

移动无线传感网中的迭代蒙特卡罗定位算法研究

研究移动无线传感网中的节点定位问题,分析影响蒙特卡罗定位精度的两个因素:观测值和前一时刻的位置样本集,提出一种迭代蒙特卡罗定位算法。该算法中,信标节点的位置信息在每个时间段只被它的邻居节点转发一次,但是接收到该信息的其他节点会保存它们,并在下一时间段将它们与待发送/转发的信息融合成一个数据包进一步转发,增加待定位节点用于估算前几个时间段位置样本集的观测值。待定位节点再利用蒙特卡罗算法迭代计算前面时间段的位置样本集,并充分利用观测值滤除较差样本,从而提高当前时刻的定位精度。仿真实验表明改进算法提高了定位准确度。当信标节点密度较低时,更能体现改进算法的优越性。