基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法

传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

一种新型的无线传感器网络三维定位算法

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,而现实应用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中,研究三维空间定位更加符合实际节点的应用情况.针对目前三维空间定位算法的不足,提出了一种新型的无线传感器网络三维定位算法.该算法无需额外的硬件支持,根据未知节点通信范围内锚节点数目,建立空间向量模型进行定位;并且在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围的锚节点对其所在位置进行约束.仿真结果表明,该算法通信开销小,提高了节点定位覆盖率和定位精度.     

一种改进的免测距节点定位算法研究

为了更好地解决无线传感器网络中节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,在分析现有免测距定位算法的基础上,提出了一种免测距的节点定位改进算法。对传统DV-HOP算法进行了三方面的改进：利用未知节点到锚节点的距离及节点通信半径为约束条件构造似然函数,确定未知节点分布的可能区域;依据未知节点到各邻居锚点的跳数对它估计的平均每跳距离进行加权处理,然后用各邻居锚节点加权处理后的平均点的平均每跳距离,最后通过最小均方误差准则优化这一估计值;当未知节点获得与其3个或3个以上邻居锚节点的距离后,首先运用进行三边测量法进行自身定位,其后升级为锚节点,向网络中传播自己的位置信息。参与下一个未知节点的定位过程中,实现了传统DV—HOD算法的改进。仿真结果表明了该节点定位算法的有效性。     

无线传感器网络中基于减法聚类的定位算法

定位算法是无线传感器网络中的关键技术。文中在传统的Dv—Hop算法的基础上,找出其产生误差的主要原因,即对未知节点与锚节点之间的估计距离做出了修正,提出一种无线传感器网络中基于减法聚类的定位算法。该算法用减法聚类的方法,根据节点自身的密度,选出锚簇头节点,使锚簇头节点在锚节点密集处产生;同时用所有锚簇头节点平均每跳距离的均值作为未知节点的网络平均每跳距离,提高了定位精度,减少了定位过程中的能量消耗。仿真实验表明,该算法比Dv—Hop算法有更好的定位精度和鲁棒性。     

无线传感器网络DV-HOP定位算法的改进

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.在深入研究分析无线传感器网络DV-Hop定位算法和部分已有改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法.针对DV-Hop算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,该算法对信标节点的平均每跳距离做出改进;并对可参考信标节点数小于3的未知节点进行估计定...     

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。     

多功率锚节点辅助的DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及通信半径之内相邻节点跳距时存在较大误差,提出了一种锚节点辅助的分布式定位算法。此算法不需要任何测距技术支持。它是利用锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息记录。此外还考虑了用全网锚节点来修正单独锚节点的平均每跳距离,用极大似然法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,可适合实际定位情况且具有较高的定位精度。     

一种基于CKF的无线传感器网络分布式定位算法

为提高无线传感器网络节点定位的精度,降低算法计算复杂性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波的无线传感器网络分布式节点定位算法。该算法假定移动锚节点按预定路径在传感区域移动,并周期性广播自身位置信标信息;每个未知位置节点首先收集多个锚节点信标信息及信号强度信息,然后估算出锚节点信标位置与未知节点的距离,最后在未知节点上运用容积卡尔曼滤波算法完成自身位置的分布式定位。仿真结果表明：本文所提算法具有优良的定位性能,定位精度和无迹卡尔曼滤波算法相当,明显优于极大似然估计定位算法,而计算复杂性则低于无迹卡尔曼滤波算法。     

基于平均跳距估计的改进DV-Hop定位算法

传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进DV—Hop定位算法。改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距。仿真结果表明,与传统DV—Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案。     

一种基于跳数修正的DV-HOP定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,传统DV-Hop定位算法中节点间跳数只以整数增加,从而降低了定位精度。针对传统定位算法定位误差较大的问题,提出了一种新的基于跳数修正的DV-Hop定位算法。该算法从两方面进行了改进:对锚节点间的跳数进行修正,使得跳数不再只是整数;对未知节点与锚节点间的跳数进行修正,使得未知节点与锚节点之间的估计距离更加准确。最后,对传统算法和改进算法的性能进行了仿真,结果表明在不增加额外硬件开销的前提下,改进算法可以有效地提高定位精度。     

一种改进的无线自主传感器网络定位算法

节点定位技术是无线自主传感器网络中的关键技术之一。为了提高定位精度,提出一种基于几何斜率的无线传感器网络（WSN）定位算法。网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,利用几何学斜率的方法选取合适的锚节点,能够更精确地确定未知节点的位置。在三边测量法上运用最小平方误差方法求解,能够提高算法的精度。在新算法的基础上建立Matlab仿真。仿真结果表明改进的DV-HOP算法,在相同的锚节点数量的情况下,节点定位精度有明显的提高。     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

基于同心圆定位算法的改进算法研究

在分析了常用几种无线传感器节点定位算法的基础上,依据同心圆定位算法原理,提出环形定位算法。该算法的原理是利用锚节点通过一定规则做圆环,不断缩小未知节点的估算区域,直到得到包含未知节点的最小区域,取最小区域质心位置作为未知节点的估算坐标。对同心圆定位算法、环形定位算法及改进方案进行了对比仿真实验,结果表明,在锚节点比例达到5%,在20*20m2的仿真场景内部署1000个传感器节点、锚节点密度为5%时,同心圆定位算法误差为34.86%,环形定位算法定位误差为26.64%。在改进方案中,运用了多次划分圆环方法来提高定位精度。实验结果表明,改进后的算法在锚节点密度为5%时,定位误差降低到15.76%。     

基于DV-HOP的无线传感器网络定位算法

通过对DV-HOP算法的理论分析,找出其产生误差的主要原因,提出相应的改进算法,即对未知节点与锚节点之间的估计距离做出修正,该修正值由多跳的校正值和锚节点的平均每跳距离误差所组成,同时将总体最小二乘法（TLS）应用于定位中,进一步提高了定位精度。选用Matlab进行相关仿真,结果表明：改进算法的定位精度比原算法及部分现有改进算法有明显的提高。     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,信标节点与未知节点之间平均跳距估计的不足以及三边定位过程中信标节点的选择对定位误差的影响,提出一种改进的DV-Hop定位算法.在改进策略中,对平均跳距采用加权处理进行修正,并有选择性的选取信标节点参与最后的三边定位.仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够更准确地对平均跳距进行估计,并且有效地降低了未知节点的定位误差.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法锚节点数的比例与节点定位精度以及覆盖率密切相关的问题,在分析原算法的基础上对其进行改进。改进后的算法未知节点只接收限定跳数内的锚节点的信息,当未知节点接收到3个或3个以上锚节点的信息时对其进行定位,然后将已定位的未知节点升级为锚节点,新旧锚节点共同参与剩下的未知节点的定位。仿真结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率和定位精度。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。