基于扩散策略的分布式多维尺度节点定位算法

针对无线传感器网络节点自身定位问题,提出了一种基于扩散策略的分布式多维尺度定位算法,给出了扩散策略和局部网络信息融合的方法.与传统多维尺度定位算法相比,该算法无须将所有信息集中到中心节点进行定位计算,而是在局部网络内进行定位迭代解算及信息交换再进行坐标信息融合.该算法在迭代过程中将未知节点视为锚节点,将原算法中被忽略的参数量引入优化目标方程,采用一组凸组合权值系数对交换后信息进行加权融合以得到节点自身坐标.仿真结果表明:改进算法与原算法相比在测量噪声较大时平均与最大定位误差均下降约10%,特别是当网络连通度较低时改进算法定位精度更高.     

基于微粒群算法的无线传感器网络节点定位方法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,将节点定位问题和微粒群算法结合在一起,提出了基于微粒群算法的节点定位算法。该算法是一种基于距离的定位算法,根据未知节点到锚节点的距离直接搜索出未知节点的坐标。实验结果表明,和一般的固定节点定位算法相比,该算法具有更高的定位精度,并适用于移动节点的追踪定位。     

基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略

为有效提高水下传感器网络中未知节点的定位效率并降低网络能耗,提出一种改进禁忌搜索算法的Autonomous Underwater Vehicle(AUV)动态路径规划策略.所提出的算法和策略,采用六边形部署算法,寻找合适的虚拟锚节点位置,以达到最佳覆盖效果;然后通过在AUV节点上配置定向天线,获取未知节点方位信息;再次,利用改进的禁忌搜索算法,选定AUV节点下一步目标虚拟锚节点,引导AUV节点移动.该文通过改进的禁忌搜索算法设置两个禁忌集,防止AUV节点重复搜索,并辅助AUV节点移动方向判定,保证未知节点的定位覆盖率.为验证所提策略有效性,对所提该策略和静态路径规划算法中的典型算法Scan算法进行对比分析计算.仿真表明,基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略较Scan算法移动路径长度明显减少,虚拟锚节点数目有所降低,能有效降低能耗,延长网络寿命.同时,由于Received Signal Strength Indicator(RSSI)测距法存在误差,误差值设置为虚拟锚节点到未知节点的真实距离的10%,仿真得出基于禁忌搜索算法的AUV动态路径规划策略较Scan算法,定位精度有所提高.     

基于锚节点主动部署机制的WSN节点定位算法综述与分析

无线传感器网络的应用中,网络的位置信息由特定的节点定位算法获得,节点定位算法的选择与实际监测环境的特点和具体性能需求等因素有关.基于锚节点部署的方式,将无线传感器网络节点定位算法分为基于固定和移动锚节点辅助下的2大类定位算法,详细分析了2类算法下的典型算法,对未来无线传感器网络节点定位算法的研究进行了展望.     

基于遗传算法的无线传感器网络最小覆盖集算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个研究热点.提出一种利用遗传算法实现的"密度控制"策略.该策略利用无线传感器工作节点的最小节点子集(最小覆盖集),达到覆盖整个传感器网络区域的目的.所提出的算法能够较好地调和无线传感器网络寿命和网络覆盖率之间的矛盾,仿真实验证明了算法的有效性.     

面向WSN的移动锚节点路径规划算法

针对无线传感器网络中使用移动锚节点辅助未知节点定位问题,提出了一种动态路径规划算法.该算法首先引用相关图论知识,把无线传感器网络看成一个连通的无向图,将传感器节点转化为图的顶点选取虚拟信标节点,通过蚁群算法遍历所选取的节点获得移动路径.并对传统宽度优先搜索算法中节点选取冗余和经典蚁群算法中存在的收敛速度慢等问题提出改进.仿真实验结果表明,改进算法能在保证一定通信覆盖率的情况下减少节点重复遍历以及锚节点的移动距离.     

一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法

为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标.指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化.所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中.     

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Voronoi算法的无线多媒体传感器网络覆盖控制研究

无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Senor Networks,WMSNs)的覆盖控制技术是传感器网络研究的关键问题,只有合理的部署传感器节点,才能达到对目标区域的全面监测。Voronoi图具有良好的区域划分性质,可以将监测区域划分成多个小的区域。所以,提出一种基于Voronoi算法的无线多媒体传感器网络的覆盖策略。通过Voronoi图形寻找新增传感器节点的坐标,计算出节点的质心点坐标,调整节点的方向。实现用比较少的节点,获得较高的覆盖率。     

基于WSN的受限空间逃生路径搜索算法

针对地下矿井、隧道等受限环境事故后受困人员营救或逃生困难的问题,通过构建基于混合信道模型的无线传感器网络,提出可信锚节点选择算法,实现在事故后稀疏锚节点环境下的无线传感器网络节点精确位置估计,并在此基础上实现最优的逃生救援路径生成及实时导航。仿真结果表明,算法在稀疏锚节点场景下,相比较于已有研究具有更高的节点定位精度,并且能够在动态障碍物识别的基础上准确进行救援或逃生路径的搜索。     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

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.     

传感器网络节点的微粒群定位算法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,以微粒群算法为理论基础,加入传感器网络的特征,提出微粒群定位算法。该算法依据未知节点接收到的到锚节点的距离信息,直接搜索出未知节点的位置。实验结果表明微粒群定位算法拥有更高的定位精度,并且抗测距误差更强的优点。     

一种考虑可能区域和智能搜索相结合的定位算法

提出了一种考虑可能区域和智能搜索相结合的无线传感器网络节点定位算法。该算法首先利用各个锚节点到未知节点的距离确定未知节点的可能区域,然后利用微粒群算法(particle swarm optimization, PSO)搜索出落在可能区域内的符合条件的结果,最后取符合条件的结果的均值作为未知节点的估计位置。实验结果表明,该算法定位精度较高,并且具有很强的鲁棒性,相比于一般的定位算法(如最小二乘法),在测距误差为35％的情况下,其定位精度可以提高49％左右。     

无线传感器网络覆盖漏洞修补策略研究

为避免静态无线传感器网络中常出现的覆盖漏洞对网络性能的影响,提出了一种覆盖漏洞修补策略.该算法首先根据估算的覆盖漏洞面积大小将覆盖漏洞分类成无需修补的覆盖漏洞、仅需一个节点修补的覆盖漏洞和需多个节点修补的覆盖漏洞;然后针对需要修补的两种覆盖漏洞分别提出了最小覆盖圆修补算法和蜂窝生长修补算法;最后,利用小型无人机将增补感知节点放置到算法所求的坐标位置处实现对静态无线传感器网络覆盖漏洞的修补.仿真结果表明,该算法在修补覆盖率和所需节点数上较其他修补算法更具有优势.     

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.     

结合共线性因素的无线传感器网络DV-Hop定位算法

无线传感器网络的锚节点近似位于同一条直线上时,构成共线性现象,造成定位数据失真和精度下降.针对大规模无线传感器网络的非测距定位,结合共线性因素提出了一种DV-Hop定位算法,引入Voronoi图将网络划分成若干区域,依据共线性进行锚节点组的选取和提纯.根据跳数阈值的限制,利用每块区域的锚节点信息和符合共线性原理条件的锚节点信息对未知节点进行定位.仿真实验表明,与传统的DV-Hop和共线性算法相比,所提算法能够提高节点定位精度、减少定位误差;对于分布不均匀的网络,能够实现高精度节点定位,并适用于较复杂的环境.     

一种基于多维标度的分布式传感器定位算法

基于多维标度算法思想并进行扩展,提出了一种无线传感器网络中的分布式传感器定位算法.具体做法如下:预先定义一种网络拓扑,首先得到成对传感器之间的距离所构成的距离矩阵,然后根据多维标度算法思想来估计传感器的相对位置,最后对相对位置进行坐标平移、旋转和反射,从而得到准确的位置估计.仿真实验表明,提出的该算法不受网络拓扑和复杂地形的限制,需要非常少的锚节点就可以准确地估计无线传感器网络中传感器的位置,并可减小测量误差累积.     

基于多目标规划的WSN路径动态选择算法

为解决无线传感器网络中查询的能量有效和实时性之间的矛盾,提出一种基于多目标规划理论的动态路径选择算法(MOPEH).该算法结合了最低能耗路由策略(ME)和最小跳步数路由策略(MH),运用多目标规划模型,将能量代价和传输时延同时作为路由算法的设计目标,利用深度优先搜索策略建立了节点间的所有可行路径集合,并从中选择能耗低于平均能耗的路径.根据查询要求设定网络性能函数,动态调整两项性能指标,从可行路径集合中选择满足要求的路径,得到最优解.实验证明该算法能够能量有效地处理实时查询.     

高精度递增式无线传感网络的定位算法

递增式无线传感网络的定位算法可以有效降低锚节点密度,但由于其定位过程中会产生累积误差,不适用于高精度的定位场合。提出一种改进的加权最小二乘法,利用高斯权重法调节修正权值,得到最优权系数阵,以提高传感节点定位的可靠性和客观性。分析与仿真结果表明,依赖少量锚节点,改进的加权最小二乘法在无线传感网络中能够准确计算未知节点的坐标,并能显著提高网络中未知节点的定位率,加强了网络的健壮性与实用性。