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现有的无线传感器网络定位技术消耗了大量的计算和处理资源,并且受到了环境因素以及对手攻击等干扰,在受限空间中定位精度较低,无法满足定位需求。为了提高受限空间中的定位精度,提出了一种基于梯度的安全定位算法,算法在双曲线定位模型基础上,引入梯度的概念,降低了算法的计算复杂度,使算法能够适应受限空间的环境要求,实现高效高精度的定位;为了提高算法的安全性,增加了对不一致性测量的选择性剪枝过程,增强了算法对恶意攻击的抵抗能力。最后,以室内走廊为实验环境进行了仿真验证,通过主频计时策略,提高了算法的定位精度。分析结果表明,在室内受限空间中,提出的算法在定位精度、能量消耗和抗干扰能力上优于现有算法。 相似文献
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为了研究传感器的运动频率对目标定位的影响,运用传感器与目标之间的距离信息,提出一种能在连续时间内进行目标定位的线性自适应算法。借助定位算法的稳定性条件,理论分析了传感器的频率对目标定位的作用。进一步通过Matlab仿真,对比研究了不同频率的传感器对固定目标以及持续漂移目标的定位效果。实验表明,传感器的频率会影响目标定位的时间以及定位结果的准确性;高频率的传感器可以减少目标定位所需的时间;在三维空间中,当传感器在每个坐标方向上的振幅相同时,为取得准确的定位结果,传感器的频率分量不能完全相同。对持续漂移的目标进行准确定位,传感器的运动频率要比目标漂移频率高。 相似文献
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基于传统DV-Hop算法的定位技术,通过分析该算法误差产生的主要原因,提出了节点间跳数的修正方法。通过在广播通信中采用双通信频率,将节点间的跳数缩减为0.5 R,减少了平均跳距的误差。通过Matlab软件的实验验证,本算法可以提高节点定位精度和网络通信频率,可进一步提高定位精度,定位结果达到了预期的目的。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSNs)定位过程当中传统的DV‐Hop定位算法在计算锚节点与未知节点之间的平均跳距时存在较大误差的问题,论文根据蛙跳算法(S FL A )计算速度快,全局搜索寻优能力强的优势,结合定位的实际问题,提出了一种改进的蛙跳算法。并将其引入到DV‐Hop的算法设计中,实现节点的定位。 相似文献
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使用移动机器人来定位气味源已经成为一个研究热点,机器人主动嗅觉是指使用机器人自主发现并跟踪烟羽,最终确定气味源所在位置的技术。本文对当前主动嗅觉技术进行概述,并根据生物嗅觉行为介绍一种气味源定位算法,这种算法不依赖某一点气味浓度值,仅依靠气味浓度变化率就可找到气味源。并在高斯模型下对烟羽分布模型进行仿真。 相似文献
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节点定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,本文提出了一种适用于大规模无线传感器网络的分布式分簇定位算法。相比于集中式算法而言,本文提出的分簇式算法更适用于大规模无线传感器网络,不仅算法的复杂度低,而且通信量小,鲁棒性较好。在三维空间中随机分布节点,仿真结果表明,本文所提出的算法能取得较好的定位效果。 相似文献