无线传感器网络中Min-Max定位算法的研究与改进

常见的基于测距的定位算法有Min-Max定位算法、三边定位算法和最大似然法,在研究这三种定位算法的同时,重点分析了Min-Max定位算法,并对其在定位边界区域误差较大问题提出一种有效的解决办法,并通过仿真进行验证。对比Min-Max及其改进方法的仿真结果表明,改进方法能有效改善定位边缘区域的盲节点的定位精度。     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法研究

节点定位算法是无线传感器网络中的关键技术。针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种改进的DV-Hop定位算法,通过减小全网平均跳距与真实的平均跳距的差距,重新修订不在网络区域的未知节点的坐标,提高平均跳距取值的准确性。仿真结果表明,在同等网络环境下,改进的DV-Hop定位算法的定位误差减小,能有效提高节点的定位精度。     

一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法

针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。     

卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的应用

针对传统卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的不足,提出了一种基于CV模型的卡尔曼滤波算法,阐述了卡尔曼滤波算法和CV模型,对基于CV模型的卡尔曼滤波算法在单站无源定位中的应用进行了仿真分析。仿真结果表明改进卡尔曼滤波算法能有效提高定位精度。     

复杂环境下车牌定位算法仿真研究

提出了一种能适应环境变化的车牌定位算法。该算法首先利用自适应灰度变化增强图像的对比度,使灰度变化剧烈的边缘区域更加突出;然后采用改进的Sobel算子对图像进行滤波并对非边缘区域进行抑制,使边缘区域以高值形式表现出来而其它区域值基本为零;接下来通过两次基于滑动窗口的统计滤波方法去除无效的边缘和干扰噪声得到车牌的候选区域;最后通过形态学处理的方法并根据有关的先验条件定位出车牌区域。仿真实验结果表明,该算法具有较强的环境适应性,在各种环境下的定位准确率达到96.4%以上。     

一种基于改进Viterbi频率估计技术的穿墙雷达目标定位算法

针对多普勒穿墙雷达目标定位中难以从频率混叠区域准确提取定位信号的问题,该文提出一种基于改进Viterbi频率估计技术的目标定位算法。根据雷达回波的局部特性动态调整指数平滑法的平滑系数,并基于动态指数平滑预测数据定义Viterbi算法的新型惩罚函数。利用估计的目标频率曲线解调回波信号,完成对多个目标分量的分离,并结合多普勒处理方法合成目标运动轨迹,实现对目标的实时定位。实验结果表明,该方法有效抑制了算法在频率模糊区域的路径分叉问题,在多人体目标跟踪定位的应用场景中具有优越性。此外,新算法所采用的最佳路径搜索方式对传统Viterbi算法的全平面搜索进行了改进,有效提高了最佳路径的寻找效率。     

一种改进的Eddystone-TLM质心室内三边定位算法

为了解决在室内环境中利用三边定位技术定位精度不高,以及基于质心定位改进三边定位算法后参考点难以确定在待测点外侧的问题,提出一种利用Eddystone-TLM对三边定位算法进行改进。首先利用Eddystone框架的TLM优化质心定位算法;其次通过优化后的质心定位算法解决三边定位算法已知的不足;最终实现定位精度的提高。实验结果表明,该算法改善了室内定位的精准性,可及时准确地获取目标终端的位置数据,有效保证了室内定位与其他领域之间定位数据的互联互通。     

基于改进RSSI测距的LSSVR三维WSN定位算法

针对基于RSSI测距的定位算法定位误差较大的问题,通过加入多组已知节点之间的距离和接收功率作为参考,提出了一种改进的RSSI测距算法,并将改进的RSSI测距作为最小二乘支持向量回归机LSSVR的输入向量,获得基于改进RSSI测距的LSSVR三维定位算法模型。MATLAB仿真结果表明,在节点随机分布的三维环境中,基于改进RSSI测距的LSSVR定位算法的定位误差比传统LSSVR定位算法减小了13.6%~21.2%,另外,可以通过增加已知节点数量等方法,进一步提高目标定位的准确性。     

ZigBee技术定位算法方面的实验研究

先分析了无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)ZigBee中几种常见的定位算法的优缺点,选择基于RSSI测距算法作为基本的室内定位算法,然后针对RSSI算法的不足,选用了几种基于RSSI算法的改进算法,并根据这几种改进算法在ZigBee网络平台下的室内定位仿真实验结果,挑选出一种最优算法,以用于物联网智能家具室内物品定位技术。     

无线传感器网络中序列定位新算法的研究

 在无线传感器网络中传统的序列定位算法将空间划分为点、边和面等不同的区域,但以面重心为未知点定位时误差较大. 针对此节点自定位算法的误差问题,提出了一种序列定位与三点垂心法相结合的节点定位改进算法,给出了该算法的基本原理与实现方法. 通过进一步判断排列顺序相关系数的三个最大值,求出离未知节点“最近”的三个区域的重心构成的三角形的垂心,进一步滤掉节点不可能存在的区域,减少定位误差. 该算法增加了计算未知节点精确位置的计算量,但不需要增加节点的硬件条件和计算复杂度. 仿真结果表明,与传统序列定位算法和三点垂心法相比,新算法可以明显的提高定位精度,随着锚节点数的增多,定位误差呈大幅度的减少.     

新型的热点簇中心定位算法及其应用

针对煤矿井下人员定位困难以及现有定位算法存在较大定位误差的问题,提出了一种适合煤矿井下环境的新的热点簇中心定位算法.该算法利用RSSI值对移动节点在定位区域中的位置进行归类,有效地解决了现有文献定位方法中存在的定位盲点问题,同时,提高了定位的实时性能和定位精度.数值仿真和实验结果证明了本方法的有效性.     

基于连通度和加权校正的移动节点定位算法

移动节点定位问题是无线传感器网络中的研究重点。针对移动节点定位误差大的问题,提出一种基于连通度和加权校正的移动节点定位算法。在未知节点移动过程中,根据节点间连通度大小选取参与定位的信标节点,利用加权校正方法修正RSSI测距信息,然后用最小二乘法对未知节点进行位置估计。仿真分析表明,节点通信半径和信标密度在一定范围内,该算法表现出良好的定位性能,定位精度明显提升。     

一种基于迭代聚类的无线传感器网络定位算法

In wireless sensor networks, node localization is a fundamental middleware service. In this paper, a robust and accurate localization algorithm is proposed, which uses a novel iterative clustering model to obtain the most representative intersection points between every two circles and use them to estimate the position of unknown nodes. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms other localization schemes (such as Min-Max, etc.) in accuracy, scalability and gross error tolerance.     

信标节点漂移情况下的无线传感器网络节点定位机制

针对信标节点漂移情况下的节点定位问题,提出了一种分布式的信标节点漂移检测方法,采用节点自评分和协商机制,自动寻找可能发生了漂移的信标节点,同时针对大量信标节点发生漂移后的定位覆盖率下降问题,构建普通节点的定位可信度模型,并在定位盲区内使用一些较为可靠的普通节点作为临时信标节点进行定位。仿真实验表明,该算法在误检测、定位误差方面性能优于传统算法,具有较低的通信开销、较高的实用性和灵活性。     

基于ZIGBEE的自适应动态区域误差因子算法

为了进一步完善ZigBee定位技术,减少多径效应对室内定位的影响,在接收信号强度指示算法（RSSI）的基础上,提出了一种自适应动态区域误差因子算法,通过将最小二乘法与自适应动态区域误差因子相结合的方法,来计算盲节点的位置坐标,以达到提高定位精度的效果。Matlab中的仿真结果证明,在节点处于静态和动态两种情况下,该算法在定位精度上都有显著的提升。     

基于PIR的三角交叉定位技术研究

摘要：由于单个PIR构成的单节点探测视场存在大量的探测盲区,盲区所占面积相对较大,不能对目标实施有效定位,定位误差基本上达到1.5-2.5m左右,基于此,提出了三角交叉定位技术研究。文中采用位于同一平面内的三个节点,对同样位于同一平面的目标进行交叉定位,经过实验验证,目标定位误差可以减小到1m以内,定位精度得到了一定程度的提高,具有一定的实际应用价值。     

基于TinyOS的CC2430 RSSI定位的设计与实现

为解决现Z-Stack定位程序代码量大,结构复杂等问题,提出一种基于TinyOS的CC2430定位方案。在分析TinyOS组件架构基础上,设计实现盲节点、锚节点与汇聚节点间的无线通信以及汇聚节点与PC机的串口通信。在此基础上实现PC对各锚节点RSSI(Received Signal Strength Indicator)寄存器值的正确读取,确定实验室环境下对数-常态无线传播模型的具体参数,并采用质心算法来提高定位精度。实验显示,在由四个锚节点组成的4.8×3.6 m2矩形定位区域中,通过RSSI质心定位算法求得的盲节点坐标为(2.483 1,1.018 5),实际坐标为(2.40,1.20),误差为0.199 6 m,表明较好地实现对盲节点的定位。     

无线Ad Hoc网络基于泰勒级数展开的节点定位技术

无线自组织网络（Ad Hoc）节点的位置信息提供路由选择及节点查询等功能。节点信号的到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、信号到达入射角（AOA）和信号强度的测量值已被用作移动节点相对于参考信标的定位。对Ad Hoc网络节点定位进行了研究,基于所有节点均能提供TOA/TDOA测量值的假定,提出一种仅通过部分有定位能力节点就可计算所有节点在Ad-Hoc网络中位置的方法。在此基础上,使用泰勒级数展开算法和二次WLS估计求解非线性定位方程组,以获得更高的节点定位精度。     

DV Based Positioning in Ad Hoc Networks

Many ad hoc network protocols and applications assume the knowledge of geographic location of nodes. The absolute position of each networked node is an assumed fact by most sensor networks which can then present the sensed information on a geographical map. Finding position without the aid of GPS in each node of an ad hoc network is important in cases where GPS is either not accessible, or not practical to use due to power, form factor or line of sight conditions. Position would also enable routing in sufficiently isotropic large networks, without the use of large routing tables. We are proposing APS – a localized, distributed, hop by hop positioning algorithm, that works as an extension of both distance vector routing and GPS positioning in order to provide approximate position for all nodes in a network where only a limited fraction of nodes have self positioning capability.