无线传感器网络节点自身定位算法

无线传感器网络（WSN）的许多应用都是基于节点的位置信息．本文从WSN的基于测距的定位算法和无需测距的定位算法对其定位算法进行详细的说明．并分析比较各定位算法的优缺点．最后还指出了WSN的自身定位问题的研究方向。     

无线传感器网络节点自身定位算法

无线传感器网络(WSN)的许多应用都是基于节点的位置信息.本文从WSN的基于测距的定位算法和无需测距的定位算法对其定位算法进行详细的说明.并分析比较各定位算法的优缺点.最后还指出了WSN的自身定位问题的研究方向.     

无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位的方法。首先介绍了节点定位的基本原理,在总结节点定位原理的基础上,对节点定位方法的分类依据进行了归纳。在对无线传感器网络节点定位方法的研究中,主要对是否基于测距的节点定位方法进行具体分析,介绍了2种类型的定位方法的基本原理,并对2种类型的定位方法中的典型算法做了具体说明,最后介绍了定位算法的评价标准。     

无线传感器网络节点自身定位算法综述

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础.介绍了无线传感器网络节点定位的基本原理,论述了已提出的几种典型定位算法,并对其进行了分析与比较.在综合分析当前定位算法不足的基础上,指出了无线传感器网络节点定位算法的研究方向.     

无线传感器网络节点定位算法评判因素

针对无线传感器网络的应用日益广泛,归纳讨论了其应用过程中网络节占、定位算法的相关评判因素：算法的可实施程度、定位精度、节点规模、信标节点密度、节最密度、容错性和自适应性、功耗、代价、安全性等讨论内容体现了无线传感器网络节点定位技术的关键因素。     

无线传感器网络的节点自定位算法

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,节点定位是其中一个很重要的方面。本文综述了无线传感网络近年来的自定位算法,分别分析了各种算法的优缺点。最后还讨论了节点自定位算法所采取的一些安全措施。     

无线传感器网络节点A身定位算法综述

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础。介绍了无线传感器网络节点定位的基本原理,论述了已提出的几种典型定位算法,并对其进行了分析与比较。在综合分析当前定位算法不足的基础上,指出了无线传感器网络节点定位算法的研究方向。     

无线传感器网络中一种基于定向天线的节点定位算法

节点定位问题是无线传感器网络中的一个基本而非常重要的问题。已有的定位算法大致可以分为两类:基于测距的和无需测距的。基于测距的定位算法需要额外硬件的支持,成本较高,不适用于大规模的传感器网络;无需测距的定位算法不需要额外硬件的支持,是解决传感器网络节点定位问题的一个较为经济适用的方法。本文提出了一种新的基于定向天线的无需测距的分布式定位算法。其主要原理在于利用定向天线确定邻居节点之间的相对位置,然后判断未知节点是否在锚节点构成的三角形内。仿真研究表明,提出的算法是有效的,能够取得较好的定位精度。     

无线传感器网络节点的自身定位

无线传感器网络的自身节点的定位对网络来说是非常重要的，传感器节点是随机分布在网络中的，这关系到网络最终的定位精度；节点自身定位的方法从节点的个数主要有单点定位和两个节点的定位，这里提出另一种定位方法，运用三个节点实现传感器网络的节点定位。     

无线传感器网络节点定位技术

本文从算法性能、已有的定位算法、定位算法的分类和WSN节点定位机制的评价标准等方面,针对无线传感器的网络定位技术进行详细的分析和探讨。并与经典的APIT算法、凸规划定位算法进行了比较。结论显示出在不同的环境之下不同的算法各有优劣,并不能指出最好的算法。实际操作中应该根据实际的需求来选择算法,并对未来无限传感器网络节点定位技术的发展方向做出了预测。     

Wireless Sensor Network Localization Based on Cuckoo Search Algorithm

Many applications of wireless sensor networks (WSN) require information about the geographical location of each sensor node. Devices that form WSN are expected to be remotely deployed in large numbers in a sensing field to perform sensing and acting task. The goal of localization is to assign geographical coordinates to each device with unknown position in the deployment area. Recently, the popular strategy is to apply optimization algorithms to solve the localization problem. In this paper, the cuckoo search algorithm is implemented to estimate the sensor’s position. The proposed approach has been compared in terms of localization error with particle swarm optimization (PSO) and various variants of biogeography based optimization (BBO). The results show that our method outperforms the PSO and BBO variants which are recently used in the literature.     

改进的DV-Hop无线传感网络节点定位算法

针对传感器部署密度大、分布不均匀,DV-Hop定位算法误差大等问题,提出了一种改进DV-Hop的无线传感器节点定位算法.首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点位置进行计算,然后在采用遗传算法对DV-Hop定位的误差进行修正.仿真结果表明,改进DV-Hop算法提高了节点的定位精度,降低定位的误差,更能真实地反映传感器网络节点的实际分布情况.     

基于无线传感网络的灾区伤员定位算法

自然灾害发生后,需要对灾区伤员快速定位抢救,这就对定位技术的精确度提出了很高的要求。无线传感器网络中节点定位技术是重要技术之一,在多种定位技术中RSSI测距的定位技术便捷、精确度高,因此广泛使用。传统的三边定位算法受外界因素干扰大,导致测量结果不准确。因此文章将RSSI测距技术和质心定位算法相结合设计了一个灾后伤员定位系统。该系统利用无线传感器网络进行定位请求,RSSI测距技术对未知节点进行测距,最后基于质心定位技术编写算法。该算法经过仿真实验精度完全符合要求。     

无线传感器网络中基于DV-Hop定位算法的改进

根据信标节点到达未知节点的跳数信息,将未知节点接收到的信标节点划分为3个级别,即到达未知节点跳数为1的节点为第一级节点、跳数为n的节点为第二级节点,剩余的为第三级节点。为此,在未知节点的信息表中定义了两个计数器,即counter1和counter2。计数器的值不同,意味着所选择的定位方法也有所区别。此外,跳数为1的情况下,引入了接收信号强度指示(RSSI)模型进行定位。同时,文章也详细阐述了对传统的DV-Hop算法的改进。     

基于移动信标节点的无线传感器网络定位算法研究

对移动信标节点的无线传感器定位路径进行研究分析,分析规律性折线路径,随机路径和虚拟力方法路径的缺陷,结合两者优点,提出改进的自适应的动态路径。采用matlab仿真工具,结合RSSI测距方法以及无线传输模型,对改进算法进行仿真验证,得到更高的覆盖率和更小的误差率,从而减小了网络硬件成本,更能满足无线传感器网络定位的实际应用。     

Decentralized Consensus Based Target Localization in Wireless Sensor Networks

Target localization is an attractive subject for modern systems that utilize different types of distributed sensors for location based services such as navigation, public transport, retail services and so on. Target localization could be performed in both centralized and decentralized manner. Due to drawbacks of centralized systems such as security and reliability issues, decentralized systems are become more desirable. In this paper, we introduce a new decentralized and cooperative target localization algorithm for wireless sensor networks. In cooperative consensus based localization, each sensor knows its own location and estimates the targets position using the ranging techniques such as received signal strength. Then, all nodes cooperate with their neighbours and share their information to reach a consensus on targets location. In our proposed algorithm, we weight the received information of neighbour nodes according to their estimated distance toward the target node. Simulation results confirm that our proposed algorithm is faster, less sensitive to targets location and improves the localization accuracy by 85% in comparison with distributed Gauss–Newton algorithm.     

一种无线传感器网络中 DV-Hop定位的改进算法

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。     

无线传感器网络中基于潜在博弈的分布式节点定位

分布式定位是无线传感器网络研究中的热点问题.传统的分布式定位机制存在定位精度低,算法求解复杂等问题.为此,以与邻居节点集距离误差和作为效益函数,提出基于博弈论的分布式定位模型.给出了该博弈模型为潜在博弈的形式化证明,并从理论上证明了纳什均衡的存在性及最终收敛解的有效性.进一步,仅通过与邻居节点进行策略信息交互,提出基于潜在博弈的分布式定位算法.最后设计了博弈策略空间的决策机制与未知节点的升级机制,以避免陷入局部最优并加速收敛至全网最优解.一系列仿真实验验证了所提算法的有效性.     

一种基于拓扑形状分割的无线传感器网络定位算法

本文针对无线传感器网络不规则拓扑条件下提出了一种新的定位方法,拓扑分割定位法(Localization Algorithm Based on Topology Segmentation,LATS).首先,根据锚节点之间每跳数距离,采用动态阈值将不规则拓扑形状分割为规则区域.然后,采用计算几何的方法构建规则区域的凸边界,得到有效的锚节点信息用于未知节点定位.并在此基础上设计了一种锚节点选择策略,大大减少了节点位置估计的误差.最后进行了算法的性能评价和分析,结果表明算法计算复杂度较低,在不规则拓扑条件下具有较高的精度.     

无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法

针对当前无需测距定位算法存在定位误差大的问题,本文提出了一种基于接近度的无需测距定位算法,接近度是本文定义的一个用来表示邻居节点距离远近的值.首先根据邻居节点之间的几何特征和邻居关系推导出一个线性函数,函数输出是接近度.然后用锚节点之间的距离和接近度计算一个矫正值,矫正值和邻居节点之间接近度的乘积作为邻居节点之间的估计距离.最后根据估计距离计算未知节点的估计位置.仿真结果表明,本文算法的估计距离误差和定位误差都要低于当前同类型定位算法.