RSSI修正的WSN定位算法

为了解决DV-Hop 算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI修正的WSN定位算法 RMDV-Hop (RSSI Modified DV-Hop)。该算法限制最大传播跳数,并对跳数为1的锚节点利用RSSI值修正其跳数值,取RSSI值较大的前N个锚节点作为参考锚节点,利用参考锚节点的平均每跳距离误差进行加权处理未知节点的平均每跳距离,最后用总体最小二乘法计算未知节点的坐标位置,实现RMDV-Hop定位算法的全面改进,以提高定位精度。仿真结果验证,改进算法的定位精度和稳定性都比原始算法有了明显的提高。     

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.     

一种基于移动锚节点的多坐标系定位算法

提出一种分布式节点定位算法:移动锚节点辅助多坐标系定位算法(MBA-MC),用于无线传感器网络节点定位.移动锚节点在WSN节点分布区域内移动,同时周期性发送信标信号,并且在同一位置分别在多个不同的发射功率下发送信标信号.未知位置节点接收信标后估算与锚节点距离范围,然后利用在多坐标系系统下接收的信标信息得到多个扇形的交叠区,并认为交叠区中心就是节点自身位置.仿真结果表明:在相同条件下,本文提出算法比其他算法能取得更好的定位准确性,其全分布式计算定位方式特别适用于大规模的无线传感器网络节点定位.     

一种无线传感器网络节点自定位新算法

节点自定位是无线传感器网络应用的关键。质心算法是基于距离无关的定位技术,但其定位精度不高。本文提出一种虚拟锚节点定位算法,具体方法是在不增加锚节点密度的情况下,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,确定该未知节点的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,采用虚拟锚节点算法能够实现未知节点的定位,并能有效提高定位精度。     

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.     

无线传感器网络节点定位改进算法

提出一种改进的距离无关无线传感器网络节点定位算法——变系数弹簧模拟算法.该算法首先得到锚节点跳数距离和平均每跳距离,然后计算出节点的初始位置,再通过模拟方法对节点位置迭代求精.仿真结果显示,在相同的锚节点比例和平均连通度情况下,该算法明显优于DV-op算法.     

基于天牛须搜索优化的室内定位算法

室内定位技术受到广泛的关注,基于接受信号强度指示(RSSI)的测距技术目前在节点定位中得到广泛应用.在基于RSSI测距的基础上,提出将天牛须搜索优化(BAS)算法应用到室内定位中.首先通过RSSI测距获得未知节点与锚节点之间的距离,在计算距离时对数据进行了预处理,从而提高测距的精度.然后引入BAS算法计算出未知节点的位置坐标.通过与粒子群定位算法(PSO)和遗传定位算法(GA)对比试验结果,验证了BAS定位算法对室内定位效率的提高更加明显.     

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。     

基于IMU和两信标节点的高精度概率推测定位系统

传统的定位系统需要3个或3个以上的环境节点到未知节点的距离信息帮助定位,而在很多恶劣多变的环境中,这一前提往往难以得到满足。提出运用一个惯性测量单元和两个环境节点传感器(信标节点)对未知的移动传感器节点实现定位。两个环境节点与移动节点共同属于Cricket系统,该系统利用射频信号和超声波信号在空气中传输速度的不同,通过测量两种信号到达时间的差值去获得环境节点和位置节点之间的距离估计。提出首先根据固定在未知节点上的惯性测量单元的测量输出和上一时刻的最优估计位置,估计出未知节点当前时刻的位置,根据惯性测量系统测量噪声模型,可以推断出未知节点当前时刻的真实位置在此估计位置为中心的某区域内。再根据未知节点与两个环境节点的估计距离,通过仿真测量噪声模型,利用最小均方估计和最大后验估计算法,最终分别得到未知节点的最优估计位置和次优估计位置。仿真和实验表明了本算法的有效性和鲁棒性。     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。     

一种基于统计流形的定位算法

为了提高传统的统计流形定位算法的精度,提出了一种基于统计流形的新定位算法,充分利用未知节点之间的距离信息,实现多个未知节点的同时定位.该算法建立了包含未知节点之间的距离信息的测距模型,通过自然参数和自然统计量来重新参数化,将测距模型的求解问题转化为弯曲指数分布族的参数估计问题,采用统计流形的自然梯度迭代求解;同时,给出了系数矩阵的一般构造方法,该矩阵的构造除了与未知节点和锚节点之间的距离有关,还与未知节点之间的距离有关.仿真结果表明:与传统算法相比较,新算法定位精度更高,收敛速度更快.     

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)。     

一种基于RSSI距离比的传感器节点定位算法

随着无线传感器网络的应用与发展,WSN作为一种全新的信息获取和处理技术已得到广泛应用。如何对传感器网络节点进行快速、精确的定位,已成为WSN系统急需解决的问题。为此,提出了一种基于RSSI距离比的MDS定位算法。该算法巧用RSSI距离比,结合Euclidean测距技术计算节点间距离矩阵,运用MDS算法建立相应的全局坐标系统。根据已知锚节点物理位置,通过坐标变换(旋转与平移)最终确定未知节点的物理位置。实验结果表明:该方法能有效地提高定位的精度,对开发高精度定位系统具有重要的参考价值。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位算法

针对移动锚节点的定位问题,提出一种基于3个移动锚节点的与距离无关的定位算法,该算法具有避开因测量距离的需要而导致的高硬件成本和高能耗等的功能.主要思想是3个锚节点规则移动遍历整个传感区域,移动过程中实现未知节点的定位.仿真实验结果表明,该算法能够提高节点的定位精度.     

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.     

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。