WSN中基于多径距离和神经网络的节点定位

为了实现802.15.4a无线传感器网络中的目标定位,提出了一种新的基于多径距离和神经网络的目标定位检测算法。首先通过目标出现时对多径效应的影响估计出到达时间差,从而计算出通信传感器节点之间的多径距离;然后把多径距离作为神经网络的输入,并将目标位置用于神经网络的训练;最后通过选择多径距离估计值和测量值的差的最小成本组函数来定位目标位置。对单目标和多目标的定位检测仿真结果表明,即使当网络中传感器数量和目标增加时,所提出的定位算法的误差累积分布函数也不会增大,而且其定位误差比其他定位算法的误差小,从而增强了网络的鲁棒性,提高了网络中传感器承受故障的能力。     

纯方位目标定位观测器轨迹的 快速优化算法

在移动传感器网络中,观测器与目标的相对位置对目标的定位性能有重要的影响.为了提高目标的定位精度,提出了一种观测器运动轨迹的优化算法.算法把目标均方位置误差作为优化对象,使用扩展卡尔曼滤波器估计目标的位置.算法以目标和观测器的方位分布关系为基础,减小了观测器最优位置的搜索范围.仿真结果表明,使用多个观测器进行目标定位,滤波收敛速度快,定位误差小.最后给出了单个和多个观测器的"最优"运动规则.     

基于参考站的多传感器时差定位误差校正分析

多传感器时差定位系统中,接收预处理与时间频率基准源会导致系统时差,同时观测站几何位置测量的不准确性也会引入站址误差.针对系统时差与站址误差对定位误差的影响,研究了在已知地理位置引入参考站,通过差分目标信号时差值与参考信号时差值,抑制系统时差与站址误差对定位的影响,实现对系统时差与站址误差的校正.仿真结果表明,在定位盲区之外引入参考站可以提高参考站附近区域的定位性能.     

基于无线传感器网络的同时定位与跟踪

研究无线传感器网络在位置信息不确定时,同时定位无线传感器网络节点并跟踪移动目标。利用RSSI测量节点对之间的距离,多维定标技术根据距离矩阵完成传感器网络的初始定位。估计与更新阶段提出了压缩EKF滤波确定传感器节点位置和目标位置。仿真结果显示:算法在较低的网络覆盖率下有较高的定位和跟踪准确度,在初始定位误差为5m时,节点和跟踪误差均小于3m,特别是在长距离的跟踪任务中有很好的精度和实时性。     

无线传感器网络修正权值网格质心法目标定位算法

在无线传感器网络研究中,由于传统质心定位法存在很大误差,须将目标定位存在的区域进行进一步缩小,并且将此区域划分为许多网格.利用定位节点和目标的探测关系,从而得到有效网格,再对这些有效网格利用修正权值的方法进行目标定位,即提出的修正权值网格质心定位法.仿真表明:这种方法得到的目标位置误差只有0.6m左右,而传统质心定位法和普通网格质心定位法的误差分别为3.6,2.4m左右.表明修正权值网格质心定位法精度远远高于这2种方法,同时它的实时性也可靠,从而显示了修正权值网格质心定位法的优越性.     

传感器网络近场目标定位误差研究

根据近场目标的含义,使用二元传感器模型,通过数学分析和推导,以定理的形式表达得出了传感器网络近场目标的最小定位误差,其可以用于传感器网络对目标的协同跟踪,进而根据传感器位置,可以确定:在某一时刻,由哪些传感器对目标进行定位,在哪一段时间对目标进行跟踪。仿真结果说明了定理的正确性。     

Euclidean节点定位算法改进及其仿真

事件发生位置的确定和节点自身位置的获取对于整个无线传感器网络的实际应用来说起着关键性的作用.目前,虽然研究人员已经提出了许多定位算法,但是这些算法带有局限性,总是不能满足实际定位需求.为了提高定位效率,本文将循环迭代思想融入已有的自组织定位算法体系,来实现对经典自组定位算法Euclidean拓展和优化的目标.改进后的算法在确保能耗可以接受的前提下,实现了网络节点定位误差的显著降低、定位覆盖程度明显提高等目标.另外,仿真结果也检验了改进算法的可行性和优越性,证实了理论的合理性.     

多声纳基阵时差定位精度分析

声纳无源工作时可以通过测量时差进行定位.给出了该定位方法的精度分析,指出了测时误差和测阵误差对目标定位的影响程度不同,目标与各声纳基阵的几何位置关系对定位精度有较大影响,并给出了在具体布阵条件下的受控区域内的GDOP分布.     

传感器网络定位问题的概率特征

无线传感器网络技术在国民经济建设和军事领域有着非常重要的应用价值,网络化传感器节点的自身定位问题是传感器网络运行的一个基本和关键问题,主要是研究了定位问题的概率性行为特征.采用概率论进行数理证明和模拟实验验证.提出在一定条件下,通常定位算法产生的节点估计位置的线性变换形式服从χ2分布,另外传感器网络的节点连接度服从泊松分布,理论上严密证明了结论的正确性,并对传感器网络定位的节点部署密度所需要的条件进行模拟实验和讨论.得出了定位误差的概率分布特征,以及传感器网络节点部署密度的一些结论,对设计和评价传感器网络的定位算法具有指导作用.     

一种磁性目标定位跟踪系统的标定方法

文章磁目标跟踪系统选用霍尼韦尔HMC1043磁传感器阵列来采集永磁体的磁场信息,并实现定位。由于磁场传感器阵列的各传感器位置、方向和灵敏度直接影响系统定位的精确度,所以要求对这些磁传感器参数进行准确的标定。文章针对磁传感器阵列的标定问题提出了目标误差函数和优化计算方法。通过对所有参数的迭代计算和优化更新使目标误差函数达到最小,完成对磁传感器的位置、方向和灵敏度等参数的标定。文章方法已对实际传感器系统实施应用。在MATLAB环境下,PC机采集目标磁体的磁场信号,通过算法计算确定所有磁传感器的位置、方向和灵敏度,完成标定。通过文章方法的标定,系统定位精度有明显的提高,本方法的可行性和合理性也因此得到验证。     

一种改进的无线传感器网络质心定位算法

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。节点自身的准确定位不仅是提供监测事件或监测目标位置信息的前提,也是提供网络拓扑自配置、提高路由效率、向部署者报告网络的覆盖质量以及为网络提供命名空间等网络功能的基础。为此,本文对无线传感器网络定位技术中的质心定位算法进行了改进,对未知节点大致位置的算法做了新的修正,并对未知节点位置确定算法中的加权因子进行了优化,使未知节点的定位误差和定位精度更加精确。相比原加权质心定位算法,本文仿真结果表明,改进的质心定位算法无论在定位误差还是在定位精度方面都有很大的提高。     

一种基于狼群优化的改进DV_Hop定位算法

DV_Hop算法是经典的无需测距的无线传感器网络节点定位算法之一,但由于节点分布不均匀,由平均跳距计算出的未知节点与锚节点的距离跟实际距离差距较大,导致其定位精度不高.针对这一问题,借助于狼群算法需要的计算参数较少以及具有良好的寻优精度的特点,提出一种基于优化狼群算法(IWCA)的DV_Hop算法(IWCADV_Hop).首先将DV_Hop算法的估计距离进行优化,对于距离锚节点跳数为1的未知节点,用RSSI方法直接求出它与锚节点的距离,从而减小估计距离的误差;其次,由于狼群算法容易陷入局部最优,提出优化狼群算法(IWCA),采用模拟退火的思想在探狼k次迭代未改变位置时,允许以一定概率向效果差的方向游走,游走方式采用混沌映射的方式;最后,将IWCA算法应用到节点定位的计算阶段,从而减小DV_Hop算法计算节点位置时产生的误差.理论分析与仿真实验表明,与同类算法相比,本文提出的IWCADV_Hop算法能提高无线传感器网络节点定位的准确性.     

基于RSSI&DFP的无线传感器网络声源目标定位算法

声源目标定位是无线传感器网络应用研究的一个重要问题,如何在传感器节点随机分布的条件下对目标进行快速定位,并保证较高的定位精度是定位问题的一个难点,基于二维空间中声音信号传播时的能量强度指示( RSSI)将声源目标的定位问题转化为似然函数的最优化问题,利用最优化理论中的DFP方法求出目标位置的全局最优解.仿真结果表明,算...     

基于圆盘散射体的非视距定位算法

针对无线传感器网络目标定位中的非视距问题,为了抑制非视距误差,提高定位精度,提出一种基于圆盘散射体的非视距定位算法.新算法根据基站收到的多径到达时间,计算加权测量均值,与圆盘散射体模型理论均值进行匹配,建立目标函数,同时引入圆盘半径约束,通过对目标函数求取极值,解出含有目标位置的最优解.仿真实验结果表明,与其他目标定位算法相比,该算法能够得到全局最优解,提高非视距环境下的定位精度.     

基于误码率的中继位置及功率分配联合优化

针对单中继AF协作通信系统,分析了不同中继位置和功率分配方式对系统误码率性能的影响。以最小化系统误码率为目标,研究了等功率分配（equal power allocation,EPA）和最优功率分配（optimum power allocation,OPA）两种方案下,中继按照线形拓扑轨迹运动时的最优位置。理论分析和仿真结果表明,中继位置及OPA的联合优化算法大大提高了传统的EPA方案下的系统性能。     

全向视觉网络中锚节点竞争定位算法

以全向视觉节点为基础,研究视觉网络中节点定位精度与效率问题。全向视觉网络中各个锚节点测量未知节点得到方位角。通过分析两个不同锚节点所测得的方位角之差对定位误差传递的影响,提出锚节点对（Anchor Node Pair,ANP）定位优先度与权值概念。定位ANP之间根据优先度参与定位竞争,利用在竞争中被选出的ANP所测方位角进行未知节点位置估计。融合算法将多个定位结果权值融合,得到目标定位结果。实验结果表明,算法在多种条件下都能避免夹角过大、过小引起的定位误差发散的问题,提高了定位精度与稳定性。     

Aitken迭代法在无线传感器网络节点定位中的应用

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.为了减小无线传感器网络节点定位中节点测距误差和定位算法自身引入误差的积累对定位精度的影响,建立了基于Aitken迭代公式的适用于无线传感器网络的迭代模型.算法包括两个阶段:第一阶段,利用DV-Hop算法进行粗定位;第二阶段,建立Aitken迭代模型,利用第一阶段的定位结果作为初值,求取定位结果的最优值.研究结果表明,该算法能够有效提高节点的定位精度,对于网络节点密度小、信标节点比例低的情况,算法效果显得非常明显.     

基于DV-hop的无线传感器网络定位算法研究

DV-hop算法是无线传感器网络中一种典型的定位算法.系统分析了DV-hop算法中对定位误差有较大影响的节点通信半径、锚节点个数、总节点个数等几个重要参数,并进一步给出仿真结果.通过仿真结果分析得出上述参数的较优值,降低使用DV-hop算法时无线传感器网络的定位误差.理论分析和仿真结果表明,参数优化后的算法有效的降低了...     

超声速弹丸着靶时刻声学测试方法

针对超声速弹丸终点弹道着靶时刻测试问题,研究了声学传感器测试机理,建立了声波延迟触发模型,开发了一套着靶时刻测试系统。采用传感器阵列采集超声速弹丸激波到达不同传感器的时间差,建立了测量超声速弹丸着靶时刻的数学模型,该模型包含了传感器坐标、时间差和弹丸着靶时刻。针对直线形传声器布阵,基于高斯-牛顿法对定位模型进行解算,分析了高斯-牛顿法的迭代公式、收敛性和适定性等。通过计算机仿真分析了误差大小和传感器数目对误差的影响。通过模拟试验数据计算表明,声学测试结果与实际结果一致。该方法应用在某型高炮试验任务中,成功测试了弹丸着靶时刻。