移动无线物联网感知层传感控制定位算法研究

为了提高感知层传感控制定位的准确性和稳定性,提出移动无线物联网感知层传感控制定位算法.以DV-hop定位算法获取的移动无线物联网感知层通信区域内所有节点到各个锚节点的距离和跳数信息为基础,提出了基于跳数修正的DV-hop定位算法,对锚结点间跳数和未知结点跳数进行修正,计算出每个锚结点与各结点之间的距离,利用二维双曲线定位算法得到未知结点的位置坐标,实现移动无线物联网感知层传感控制定位.实验结果说明:所提算法在不同总节点个数和节点通信半径下定位误差始终保持最低,稳定性强;当跳数修正系数为2时该算法的定位精度最高,效果最佳;可选择较大的锚节点比例和较小的偏离因子,进一步提升定位效果.     

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.     

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。     

一种单移动锚节点的无线传感器网络定位算法

研究了无线传感器网络的节点定位算法,提出了一种利用一个移动锚节点来实现定位的新算法。该算法利用一个移动锚节点,按照规划好的路径遍历整个网络,当移动锚节点移动到未知节点的通信半径以内,未知节点就可以接收锚节点的位置信息。当未知节点接收到三个以上的处于其通信半径上的位置信息,就可以计算出未知节点的坐标。最后,通过仿真研究了该算法的特性,仿真结果表明该定位方法在定位误差、能耗等方面均表现出良好的性能。     

一种基于DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点的自身定位问题,提出一种基于分布式协作的DV-Hop改进算法.在距离计算的基础上,采用最大似然估计方法选取共线度较低的参考点作为锚节点.综合考虑所有锚节点,以可信度为准则,通过加权平均计算每一个未知节点的平均跳距.计算未知节点的定位误差,将误差低于预设阈值的未知节点转化为锚节点,扩大定位范围.仿真结果表明,在初始锚节点数和通信半径相同的情况下,该算法的定位误差比DV-Hop算法减少约20％,尤其当节点密度较小时,其定位误差可稳定在40％以下.当节点通信半径超过10 m时,该算法的剩余节点比例可降低约30％.     

基于移动锚点的三维无线传感网节点定位算法研究

考虑在三维环境下移动锚点辅助定位传感节点的场景,提出一种基于移动锚点的三维无线传感网节点定位算法(NLA_3D).在NLA_3D算法中,移动锚点在随机移动探测的过程中,获知未定位传感节点所在连接树的所有传感节点信息,建立最小化移动路径长度和定位误差的优化模型,并引入遗传算法思想,提出一种混合海洋捕食者算法求解优化模型,即将遗传算法的变异操作认为是布朗运动,将遗传算法的交叉操作认为是莱维运动,并计算移动锚点的最优移动路径.移动锚点在最优移动路径上提供不共面的参考位置信息.因此未定位传感节点能够根据移动锚点或已定位传感节点位置信息,采用极大似然估计算法计算自身位置坐标.仿真结果表明:NLA_3D算法可定位监测区域内所有传感节点,增加传感节点的平均锚点位置个数和降低平均节点定位误差,比RAND、GREED和LMPS算法更优.     

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.     

基于多功率移动锚节点WSN智能定位算法

为了降低定位成本及提高定位精度,提出了一种使用单个锚节点移动进行未知节点坐标计算的SAPSO-SMPMA算法.该算法采用单个移动锚节点游历定位区域,并通过功率控制发射不同功率的信标信号,未知节点利用收到的不同位置锚节点信息结合自适应权重粒子群算法计算节点坐标.考虑到实际应用时锚节点可能带有误差,故加入了锚节点矢量误差分析.仿真表明,本算法在充分考虑锚节点自身误差及大幅降低定位成本的情况下,定位精度仍然较高,是一种实用的定位算法.     

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%。     

物联网感知层节点最小角信任度定位算法研究

感知层在物联网体系中处于信息采集的最前端,对物联网的实现起着基础性作用。在传感器能量有限性的前提下,如何提高感知层节点定位精度是物联网行业当前重要的研究课题之一。本文着重针对DV-Hop算法中所有锚节点同等对未知节点进行定位的不足,引入最小角信任度的概念,提出一种物联网感知层最小角信任度的定位算法,即DV-Hop_Toma。仿真结果表明:DV-Hop_Toma定位算法明显优于相同网络环境下的现有定位算法,定位精度得到了很大提高。     

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.     

无线传感器网络中移动节点的后验信号滤波定位法

无线传感器网络中移动节点定位面临着高精度和实时性的要求,针对蒙特卡洛定位算法MCL的不足,提出了一种信号滤波改进算法:后验信号滤波法PSFM.通过跟踪未知节点,有效利用最新观测信号,PSFM提取前后时刻共能感知的锚节点的信号范围,并筛除仅前一时刻的锚节点信号范围的样本点,重新设置并优化滤波区域,提高了定位算法的精度.新算法还提出了运用最大似然估计法对样本信息处理,推导移动节点的位置坐标.理论分析和仿真表明新算法和传统MCL算法相比,对节点的部署密度和移动速度有较低的敏感度,表现出良好的算法稳定性.在不同的锚节点密度下定位误差减少了46％～ 65％,运行时间减少了26％～45％.     

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。     

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。     

一种基于约束策略的无线传感器网络定位算法*

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用研究都具有重要意义。在深入研究分析距离无关定位算法的基础上,提出了基于约束策略的无线传感器网络定位算法。该算法无须测距,采用跳数估计节点间距离,并针对未知节点到锚节点距离计算中的不足,对锚节点的平均每跳距离作了修正;在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围内的锚节点对其所在位置进行约束。仿真结果表明,该算法具有较好的性能,比已有算法的定位精度有所提高。     

一种新型的无线传感器网络三维定位机制

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,无法满足三维空间应用。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机制（BTDL）,算法中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。仿真结果表明,该算法不仅提高了节点定位精度,并且锚节点通信半径和密度对算法的定位误差影响较小。     

基于联合分步APIT定位算法的改进

本文研究了无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSNs)的节点定位问题,并针对APIT由于锚节点在低密度环境下的节点误判和节点失效等问题给出了改进,在APICT定位算法的基础提出了联合分步定位算法UNION-APICT(Union Approximate Point-In-Circumcircle Test),该算法是结合连通性的测距技术,RSSI测距技术以及质心定位和APICT等技术,来联合解决对未知节点定位问题。通过仿真实验结果表明,改进后的UNION-APICT在APICT算法的基础之上平均定位误差减少了10%-25%,定位性能有了明显的提升;随着通信半径R和最大探测距离rmax的增加,定位误差也在逐渐减小,该算法较APIT和APICT定位算法在锚节点密度、节点覆盖率和定位精度上都有所提高。     

一种改进的基于定向天线的移动传感器网络定位算法

针对在无线传感器网络定位中,由于全向天线信号受环境影响而造成定位误差较大的问题,提出了一种改进的基于定向天线的移动无线传感器网络定位算法(DADLP),使用一个带有定向天线的移动锚节点广播位置信息,未知节点接收到信号后,将接收功率平均分为若干等级,缩小定位估计区域.仿真结果表明DADLP算法相对于Ssu、BLI、GGDI和RROI移动锚节点算法提高了定位精度,并且在非规则环境下有更低的平均定位误差.     

基于改进的质心定位的LSSVR算法的设计

针对无线传感中基于质心算法的节点定位存在误差比较大,算法效率低的缺点,提出了一种基于加权的LSSVR的节点定位算法;首先,对未知节点构建节点序列相关度,采用Kendall的Tau指标来估计未知节点的位置,提高了未知节点的定位精度,其次引入了LSSVR概念,构建改进质心算法的LSSVR定位模型,降低了噪声影响,大幅度提高定位精度;仿真实验表明该算法与基本的LSSVR算法在定位精度上有了明显的提高,在锚节点,未知节点所占比例不断增大的情况下该算法定位精度具有很大的提高,降低了算法的计算复杂度,具有较高的应用价值。     

一种基于动态锚节点的改进加权定位算法

在无线传感器网络中,大多数定位算法性能取决于锚节点数量以及分布位置,所以定位误差相对较大。在此前提下,提出基于动态锚节点的改进加权定位算法(IWLA-DAN)。首先证明能与未知节点通信的三个锚节点构成的三角形三边相等时定位误差最小,根据该结论得出权值公式,然后通过三边测量法和加权算法求得未知节点位置,同时升级该节点为伪锚节点继续参与网络中其他节点的定位。最后通过Matlab对算法进行仿真,实验结果表明改进后算法定位误差减小,节点定位精度得到提高。