无线传感器网络中伪节点规划定位算法

基于接收信号强度指示,提出一种无线传感器网络节点定位的伪节点规划算法FNP(Fake node and programming).算法假设网络中有部分已知位置的锚节点,并将RSSI值转化为未知节点与锚节点间的距离.在区域内插入若干伪节点,利用0-1规划选出满足可通信节点间的距离约束的伪节点,得出未知节点的位置.该算法设计简单,节点间只需广播一次,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差.     

基于TOA的无线传感器网络时间同步与定位联合算法

文中研究无线传感器网络中时间同步与节点位置坐标联合处理的问题,并且提出了一个可以联合精确估计未知传感器节点时钟偏差和未知坐标的算法,新提出的联合时间同步与定位算法采用加权最小二乘方法,相比于极大似然等迭代估计器,该方法具有更低的复杂度。理论分析表明在低信噪比情况下,算法精度可以达到克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)。计算机仿真实验结果也证明算法可以达到理论分析的精度要求。     

无线传感器网络三维节点的可行域定位

提出了一种无线传感器网络节点的三维定位方法。该算法首先收集未知节点与锚节点间的通信信息,通过未知节点与比对节点通信向量的比对建立极小可行域,然后用极小可行域质心作为未知节点位置的估计。算法设计简单,不需要额外硬件支持。仿真结果显示,该算法有着较高的定位精度,与APIT-3D算法相比定位精度提高50%以上。     

基于估计距离的无需测距定位算法

针对无需测距定位算法定位误差大的问题,提出了一种基于估计距离的无需测距定位算法.首先分析了两个邻居节点之间距离和通信范围相交面积之间的关系,得到一个线性函数.线性函数的输出是一个表示两个邻居节点之间距离远近关系的参数,称之为距离参数.然后用距离参数和锚节点之间的距离计算邻居节点之间的估计距离,最后根据估计距离计算未知节点的估计位置.仿真结果表明,该算法在规则区域和不规则区域的定位误差都要低于当前同类型的定位算法.     

基于交替修正牛顿法的分布式传感器定位算法

为了克服锚节点位置误差影响定位精度这一问题,提出了一种基于交替修正牛顿法的分布式定位算法。首先,将无线传感器网络表示的无向图划分成多个部分重叠的子图,建立可独立求解的子图内定位问题,子图内未知节点根据不准确的锚节点位置和测距信息采用修正牛顿法得到初步估计位置,再融合求平均得到估计位置;其次,根据第一步结果和测距信息采用修正牛顿法更新锚节点位置,使其位置更为精准;最后,未知节点再根据相对准确的锚节点位置更新估计位置。实验结果表明,与现有的分布式算法相比,所提算法具有更好的定位性能和扩展性,能够应用于较大规模的无线传感器网络。     

基于细菌觅食算法和跳段校正的无线传感器网络定位算法

对目前应用较为广泛的DV-Hop 定位算法进行了分析,针对其在跳段估计及位置计算中的不足,提出了一种基于细菌觅食算法（BFA）和跳段校正的定位算法BFA-HC.该算法首先根据接收信号强度指示（RSSI）阈值优化节点间的跳数,在此基础上基于最小均方误差准则计算锚节点的平均每跳距离,当未知节点获得3 个或以上锚节点的距离后应用细菌觅食算法进行位置估计.仿真结果显示,BFA-HC 算法在不同网络规模、不同网络连通度及不同锚节点比例条件下均可以显著提高传感器网络节点的定位精度.     

基于最优节点通信半径的改进DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法在节点随机分布的无线传感器网络中定位误差大,以及现有改进算法需要增加通信开销的问题,提出一种基于最优节点通信半径的改进DV-Hop定位算法.该算法在传统DV-Hop算法的基础上,通过分析网络节点分布特性得到最优节点通信半径,同时利用误差分析获得受扰动影响最小的锚节点优化分布方案,然后使用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,最后采用加权方法修正未知节点位置.仿真结果表明,在不增加网络通信量的情况下,文中算法的定位精度高于现有算法.     

基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法

针对传统无需测距的无线传感器网络定位算法(DV-Hop算法)在估算距离时因存在较大误差而导致定位精度不高的问题,文中提出了基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法.该算法引入最优辅助估距锚点,未知节点每次在估算距离时,首先依据所需估算的距离寻找最优辅助估距锚点,再按其估距所属类型进行估距计算,以提高距离估算的精度.为进一步提高定位精度,文中算法在三边定位法中引入"非线性-跳数"加权因子,通过它获得未知节点最终估计坐标的期望.仿真实验结果表明,在适当增加通信开销的条件下,文中算法的定位精度显著提高.     

一种基于泰勒级数多元变量展开模型定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,构建了增加未知节点与未知节点间的距离信息的泰勒级数多元变量展开定位模型.在对该算法的求解过程中,首先利用最大似然估计法得到未知节点的初始位置,再运用加权最小二乘法计算其最优值作为未知节点的估计位置.仿真测试了不同距离测量误差和已知节点数目对定位误差的影响,以及算法的累计分布函数.结果表明,该算法能够有效提高节点定位精度.     

无线传感器网络时间同步CS-TPSN算法研究与仿真

无线传感器网络TPSN(Timing-Sync Protocol for Sensor Network)算法采用中心节点与子节点的双向通信,并通过交换时间信息和计算偏差值,实现无线传感器网络时间同步,有较高的时钟同步精度。但当系统中传感器密度较大时,节点同步跳数将明显增加,在影响同步精度的同时,增加了节点能量消耗。该研究提出了CS-TPSN算法,通过在节点层间进行拓扑结构改进,减少报文数量,优化层内和层间设计,降低算法开销,实现了基于OPNET的建模和仿真分析。     

基于半定规划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定位,在最大似然估计(MLE)基础上提出了一种半定规划(SDP)的优化算法.结合有效的锚节点位置选择和比率范围设定,在放宽非凸约束的基础上,采用SDP求解算法,有效减少了误差的影响,得到被测节点的实际位置.改变锚节点的位置可以有效解决锚节点凸壳外的节点位置估计不精准问题.仿真结果表明,提出的SDP算法对未知节点的位置实现了高精度定位,改进了凸优化方法.     

一种基于凸优化的WSN障碍环境下定位算法

针对传统DV hop算法定位精度较低及定位环境中物体阻碍信息传播导致节点定位失效的问题, 提出一种适用于障碍环境下的高精度定位改进算法. 首先引入一个考虑定位节点的最小跳数误差修正值, 通过该值筛选参与定位的锚节点, 进而优化锚节点的平均跳距; 然后利用三角函数结合两锚节点间的准确距离共同计算未知节点到锚节点的距离; 最后通过对未知节点的位置进行凸优化计算, 使得节点间的数据传播具有最优路径, 优化定位过程, 提高定位精度. 仿真实验结果表明, 改进算法不仅解决了在无线传感器网络障碍环境下难定位的问题, 还可有效提高未知节点的定位精度.     

一种基于残差分析过滤的安全定位算法

在无线传感网络节点定位中,恶意锚节点的出现会降低网络定位性能,为了解决这个问题,根据节点定位过程中的恶意锚节点攻击特性和定位计算中的残差问题,提出一种基于残差分析和过滤的无线传感网络安全定位算法.建立了基于距离的安全定位模型,对网络定位中的残差问题进行了分析,并且通过残差特性过滤掉网络中恶意锚节点,利用剩余锚节点信息和梯度下降法对未知节点实现高精度定位.仿真表明,此算法在多个性能指标下都能取得相对较高的定位精度,并且在高强度的恶意攻击下也能保持较高的定位性能.此算法不但能有效地抵御恶意攻击对节点定位的破坏,还显著地加强了网络的定位安全性.     

改进型无线传感器网络的质心定位方法

针对传统质心定位算法定位精度受锚节点密度影响大,但锚节点成本高而不能大量使用的问题,采用移动锚节点,引入高斯马尔科夫移动模型对锚节点移动路线进行规划,使锚节点在待测区域内随机移动形成更多的虚拟锚节点,代替传统定位算法中的锚节点,提高了质心定位算法中对未知节点的覆盖率与定位精度.仿真结果表明,该方法有效且能应用于大型无线传感器网络定位.     

基于测距的地面网络化弹药节点自定位算法

分析了极大似然估计算法中测距误差对定位误差的影响,提出了基于LMS（最小均方差）的自适应滤波原理的测距误差修正的自定位算法. 利用极大似然估计法初步估计节点位置,并得到定位误差信息,建立测距误差矩阵并更新网络中的滤波参数,完成对网络中测距误差的抑制,从而优化节点定信息. 实验仿真表明,优化处理使定位精度得到提高. 结果表明算法适用于锚节点密度较小的、低信噪比的网络化弹药系统.     

一种利用可靠的锚节点的非测距定位算法

无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了评估位置,普通节点需利用与锚节点间的距离信息,估计自己的位置。因此,距离的估计在无线传感网络定位中扮演着重要的角色。传统的各向同性网INT(isotropic networks)中定位算法是将欧式距离看成最短路径距离SPD(shortest path distances)。然而,这些算法在各向异性网ANT(anisotropic networks)不能准确地估计距离,因为ANT中最短路径距离SPD与欧式距离不成线性比例;并且两节点间的最短路径被迂回,其长度可能大于相应的欧式距离。针对此问题,正确选择可靠的锚节点RANs(reliable anchor nodes)用于准确地估计距离显得格外重要。为此,面向各向异性网ANT,提出基于可靠的锚节点选择的定位方案,记为Se_RANs。每个普通节点通过三角模型原则选择三个可靠锚节点,计算这三个锚节点估计离其他锚节点间的距离,进而利用Mix-max算法估计普通节点位置,从而提高估计的准确性。同时,通过数学分析,推导了普通节点周围存在三个可靠锚节点的概率;并验证了Se_RANs方案的可行性。仿真结果表明,与DV-Hop算法相比,提出的Se_RANs方案具有小的定位均方误差(MLE)。     

一种用于室内定位的线性规划算法

针对基于ToA定位中存在的信标节点较少和发送时间不能提前预知的问题,提出了一种新的应用于无线传感网络室内定位的线性规划算法.通过考虑测量值的最小平均绝对值误差,利用线性逼近方法,将一个复杂的、非凸的室内定位问题转换为一个简单的线性规划问题,并用迭代求精的方法求出最优解.仿真结果表明,提出算法计算复杂度低,收敛速度快,可以快速地求出未知节点的坐标;通过和已有的定位算法相比,提出算法在信标节点较少的情况下,仍能保持很好的定位精度,利用较少的节点资源达到比已有算法更好的定位性能.     

一种基于局部信息最小二乘法的节点定位算法

针对一些面积较大、节点分布密度过低的实际应用场景中,由于节点间距离测量误差过大而导致定位算法结果精度较低的问题,提出一种根据各邻居节点相关信息划分为若干个局部网络块的节点定位算法.该算法首先将无线传感器网络节点定位技术与机器学习领域中的降维方法相结合;然后根据节点间的距离越近,测量精度越高的规则及在一定通信半径内的各邻居节点相关信息共建网络块;最后将网络块组建成全局坐标系,利用全局构建以及锚节点的具体信息映射出各节点的坐标.仿真实验结果表明,该算法较其他节点定位算法在节点定位精度方面表现更优.     

无线传感器网络的三边定位改进算法

在研究三边定位法的基础上,提出了一种借助虚拟锚节点定位方法.首先根据未知节点与其周围定位的锚节点之间的几何约束关系,确定该未知节点可能出现的区域位置;其次,根据节点之间的几何约束,确定出虚拟锚节点的坐标范围,最后,在已经划定的可能区域内,采用最小二乘法寻求虚拟锚节点与未知节点之间距离差的最小值,以该数值对应的坐标值作为所定位的未知节点的坐标值.仿真结果表明,虚拟锚节点能够有效实现未知节点的定位,并用最小二乘法改进了未知节点的定位效果