基于动态PSO的WSNs发音节点定位研究

发音节点定位是无线传感器网络(WSN)一项重要的监控任务.为定位发音节点位置的极大似然估计解(MLE),通过分析栅格策略,基于此提出了动态粒子群优化(PSO)的算法,该算法在降低计算量的同时,减少了损失函数局部最优解的影响.另外,相对于原始数据,节点仅仅将信号的能量量测发送到融合中心,大大降低了对通信带宽和能量的消耗.在多种场景下进行了对比仿真,实验结果验证了该算法的优越性能.     

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。     

基于图刚性的无线传感器网络定位新算法

针对分布式 MDS-MAP 算法的不足,提出了一种基于图刚性理论的无线传感器定位新算法 MDS-MAP (GR)。算法利用图的刚性理论,确定网络中的所有刚性子区域,然后利用合并定理将刚性子区域进行扩展,最后对合并得到的刚性区域利用 MDS-MAP 算法和锚节点实现网络中节点的大规模定位。算法尽可能对刚性区域进行合并,节省了执行 MDS-MAP 算法的次数,提高了执行效率。通过在不同拓扑结构的无线传感器网络中进行了仿真实验,说明了提出的算法能有效定位不同半径下网络中90%以上的节点,另外,新方法比现有方法在定位成功率上提高了4%～5%,并且定位精度提高了2%～3．5%左右。算法适用于大规模无线传感器网络中的快速定位。     

点云配准在大型曲面工件定位中的应用

针对工业生产中大尺寸薄壁工件的高精度加工需求,本文利用点云配准技术解决弱刚度及缺少定位信息等实际问题,对工件位姿进行迭代调整。最近点迭代(ICP)算法对于平坦曲面和有限点数据的精度不高,本文结合ICP算法和曲面点参数反求方法,减小了在边缘和角点的匹配误差,提高了整体匹配效果。仿真结果表明,该方法能够在保证整体性能的前提下得到较优的局部匹配精度,为解决大型曲面工件的主动寻位和自动调位问题提供了一个有效途径。     

基于拓扑结构变化趋势的MCL优化算法

该文提出一种高精度的移动传感器网络中实现定位跟踪的方法,该方法利用未知节点在运动过程中网络拓扑结构变化的信息提高锚节点利用率,并改善样本采集效率。在无拓扑结构变化的情况下采用牛顿插值方法对节点当前位置进行预测,当拓扑结构有变化时,采用拓扑结构变化构建适应值函数,并用粒子群算法优化样本点的质量。仿真实验结果表明,该文算法与传统算法相比加快了收敛速度,提高了定位精度,改善了在低锚节点密度时的性能。     

小波变换预测移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位精度不高的问题,提出一种基于小波变换预测的移动节点定位算法。根据历史运动轨迹通过小波变换预测节点当前位置,精确采样区域,应用自适应采样方法减少采样次数,通过加权滤波增大高质量样本点以及降低低质量样本点对定位结果的影响,提高定位精度。仿真结果表明,在锚节点数目、通信半径、最大样本点数目等条件变化的情况下,该算法与传统算法相比提高了定位精度,在低锚节点密度环境下表现出良好的效果。     

基于磁场指纹辅助的手机室内定位系统

针对当前室内无线定位信号强度易受干扰、设备部署维护成本高等缺点,以及手机在室内航位推算过程中定位误差随时间累积的问题,本文提出了基于粒子滤波磁场匹配的室内定位方法。相比于传统的航位推算方法,通过改进步态判断方式,并提出了动态步长估计算法和卡尔曼滤波航向估计算法,有效减少步态误判和定位误差。同时通过结合航位推算位置选择粒子滤波算法中的重采样区域,加快粒子收敛速度。最后,通过仿真分析和实际室内环境测试结果表明,本文提出的定位方法能够有效地减小定位误差,并实现2米的定位精度。     

一种抗独立攻击的WSN三维安全定位算法

为解决无线传感器网络中节点定位缺乏安全性和定位精度不高的问题,基于最速下降法与牛顿迭代法提出了一种新的三维安全定位算法。该算法首先给出三维空间下未知节点定位的计算方法和独立攻击模型,然后利用最速下降法和恶意锚节点检测技术选出最优锚节点数据,并结合牛顿迭代法实现了快速高精度的三维安全定位。实验结果表明,在危险的环境下,该算法能有效抵抗独立攻击以及在定位精度和未知节点可成功定位率方面都具有较好的优势。     

人机交互中的声源定位与增强方法

基于人机交互的实际应用场景,提出了一种交互目标声源三维定位与语音增强算法。该算法首先在广义相关法的基础上提出一种声达时延差的估计方法,通过由6个麦克风构成的平行均匀线阵接收模型,实现对目标声源的三维定位;然后在交互目标声源定位的基础上,通过调整时延波束叠加的权值,实现对目标语音的增强。仿真实验结果表明,文中提出的算法能够准确定位目标声源并对目标语音进行有效增强。在信噪比大于1.5 dB 的环境中,该算法可使目标声源达到98%以上定位精度,5 dB 以上信噪比改善,同时算法运算量小且易于硬件实现。