基于分治求精的无线传感器网络节点定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。将分治法运用到无线传感器网络节点自身定位问题中,研究了锚节点位置关系对节点定位的影响,设计了基于分治求精的无线传感器网络节点定位算法(divide and conquer and refinement method based localization algorithm, DRBLA)。DRBLA采用先分而治之、再整体求精的思想,根据锚节点位置关系对定位的影响,有效筛选锚节点构成组合分别对未知节点初步定位,随后加权求精得出最终定位结果。DRBLA不需要额外添加硬件,通信量小且容易实现。仿真结果显示,相对于传统基于测距的定位算法,DRBLA具有明显的优越性,尤其是可以利用较少的锚节点取得较高的定位精度。     

高密度无线传感器网络分簇定位算法

节点自身定位是无线传感器网络应用的支撑技术之一。提出了一种适用于大规模高密度无线传感器网络的分簇定位算法。首先定义了节点的势作为簇首选举依据,网络中节点间的距离由接收信号强度和通信半径的关系间接计算得到,各簇内的拓扑信息由簇首保存,簇首利用线性规划法实现簇内相对定位;随后从sink节点开始逐步进行簇间位置融合,最终实现全网的绝对定位。相比集中式的凸规划定位算法,所提算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高,且不需要预先知道环境中的信号衰减因子,有一定的抗噪声干扰能力。仿真结果显示,在节点按均匀网格分布和均匀随机分布两种情况下,所提算法能取得较好的定位效果。     

基于目标跟踪的移动信标辅助节点定位算法

针对无线传感器网络的节点自定位问题,提出一种基于单个移动信标的节点定位算法。信标节点周期性地发布自身位置信息,未知节点被动接收该信息得到与移动信标之间的距离,先求取自身位置的近似估计,再利用无迹卡尔曼滤波进行目标跟踪,完成进一步位置求精。未知节点之间无需测距,降低了通信量和能量消耗。仿真结果表明,该方法能够有效提高节点的定位精度,适用于户外部署的大规模无线传感器网络。     

基于采样优化的蒙特卡罗移动节点定位算法

针对无线传感器网络中蒙特卡罗移动节点定位算法的不足,提出了一种采样优化的蒙特卡罗移动节点定位算法。该算法根据运动连续性,利用曲线拟合方法,得出样本节点位置后验密度分布取值较大的区域,对该区域内样本节点的权值进行优化,从而完成未知节点的定位。仿真结果表明,改进后的算法能够显著地减少定位所需的样本数,有效提高了无线传感器网络移动节点定位的准确性和鲁棒性。     

基于差分修正的传感器网络加权质心定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。针对加权质心定位算法存在的测距误差影响,提出了一种基于差分校正的加权质心定位算法DWCLA。算法先进行信标节点之间的测距,并用其实际位置求得测距的误差因子。节点利用最近信标节点的误差因子修正测距,从而对权值进行修正。仿真结果表明,DWCLA算法降低了测距误差对定位的影响,提高了算法的定位精度。     

基于一个移动锚节点的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一,对此提出了一种基于移动锚节点的两步定位算法。该算法利用一个移动锚节点遍历整个网络,并周期性的广播包含自身当前位置的信息。把传感器节点的自身定位过程用基于无迹状态滤波(UKF)的目标跟踪方法实现。由于所用的目标状态模型和量测模型有一定的不确定性,所以先选取不共线3个锚节点信息,利用三边定位法提高滤波的初始位置精度,从而改善定位效果。最后仿真并分析比较了锚节点在多种移动轨迹情况下节点定位误差,结果表明本文所述两步定位法改善了对锚节点移动轨迹的特殊要求的限制,更适合实际情况,并取得理想的定位精度。     

无线传感器网络中一种分布式声源定位方法

无线传感器网络中声源的集中式定位方法具有较高的定位精度,但是网络能耗过大,不适合实际应用,因此,提出了一种基于能量的分布式EM定位方法.该方法以声音能量衰减模型为基础,以EM算法为核心,对节点获取的声音能量信息进行分布式计算,估计得出声源的位置和能量.仿真实验表明,该方法在保证定位精度的情况下,能够有效地减小能量消耗,是一种具有应用价值的定位方法.     

基于三维体质心的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络中传感器节点初始位置未知的问题,提出一种基于三维体质心的分布式无线传感器网络节点定位算法.算法假设网络中有一定比例的锚节点(位置已知的节点),利用三维辅助坐标系,建立节点间的通信约束关系和空间几何关系,研究三维空间内包含未知节点的三维体构成方法,确定三维体的多个侧面和曲面来构成曲面三维体;为了减小算法计算量和网络能耗,寻找与曲面三维体对应的由多个侧面组成的平面三维体,通过确定平面三维体的质心来获得曲面三维体质心,从而把曲面三维体的质心作为未知节点的估计位置.该算法是一种完全基于网络连通性的分布式算法,算法设计简单,计算量小,节点间通信开销少.仿真结果显示,该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位.     

水声传感器网络目标协同定位方法研究

水下传感器网络为水下目标的被动定位提供了新的思路,结合水下声信道的传输特性,研究了基于水下分布式传感器网络目标DOA值估计的最大似然被动定位算法.比较了最大似然定位算法在矩形和菱形网络拓扑结构中不同的定位精度,分析了目标不同声源级及网络规模对定位精度的影响,并与线性和非线性最小二乘定位算法的结果进行了对比,其定位精度优于两者.仿真结果验证了定位算法的有效性,所得结论为水下传感器网络进行目标被动定位提供了参考.     

基于共线度的传感器网络节点定位性能分析

节点定位是无线传感器网络一个很重要的研究内容。提出一种新参数——共线度来分析一组三个参考节点的不同部署对传感器网络节点定位性能的影响,同时从理论上提出并证明了该参数对定位性能影响程度的两个定理。仿真实验显示:该参数有助于分析传感器网络节点的定位性能,并为选择良好的参考节点组合来进行有效定位提供了一个可行的参考指标。     

分布式无源定位技术的定位精度提高方法

为了提高无线传感器网络在无源定位时的定位精度,提出一种基于偏移圆圆心估计的定位误差校正(positioning error correction, PEC)算法。在PEC算法中，利用两步定位法在传感器获取的目标距离信息中获得的目标位置估计作为初值。在极坐标系中，将沿极径方向的固定偏移量引入到测距残差中形成偏移圆。利用偏移圆圆心的位置矢量对目标位置初始估计进行校正,从而获得更精确的目标位置估计。与经典分布式无源定位算法相比, PEC算法对传感器布局具有更强的适应性和更高的精度,在不同的传感器测距精度下均有较优异的性能,具有良好的工程应用前景。     

分布式无源定位技术的定位精度提高方法

为了提高无线传感器网络在无源定位时的定位精度,提出一种基于偏移圆圆心估计的定位误差校正(positioning error correction, PEC)算法。在PEC算法中，利用两步定位法在传感器获取的目标距离信息中获得的目标位置估计作为初值。在极坐标系中，将沿极径方向的固定偏移量引入到测距残差中形成偏移圆。利用偏移圆圆心的位置矢量对目标位置初始估计进行校正,从而获得更精确的目标位置估计。与经典分布式无源定位算法相比, PEC算法对传感器布局具有更强的适应性和更高的精度,在不同的传感器测距精度下均有较优异的性能,具有良好的工程应用前景。     

机器人三维定位系统中关键技术的研究

深入研究了机器人三维定位系统中的扫描匹配及位置信息空间定位技术,提出了一种基于ICP的高效扫描匹配算法。该算法采用滤波,特征提取及非线性迭代的方法在保持扫描匹配的精确度的同时大幅减少了计算时间,弥补了传统ICP算法效率较低以及可能收敛不到全局最优解的缺陷。然后使用在改进算法的基础上引入倾角传感器的方法解决了传统机器人定位系统中存在的不易获取地面坡度信息以及恢复出的机器人空间位置精度较低的问题。     

基于粒子滤波的机器人定位及动态目标跟踪

提出了一种基于粒子滤波的动态跟踪算法,解决了传统SLAM理论在处理动态目标时误差不断累加的问题。通过分析移动机器人和激光测距仪,里程计的原理,建立了机器人的运动和观测模型。将数据关联的方法用于动态环境中则提高了系统的稳定性和定位的精度。仿真结果表明此算法能够比较精确地估计出机器人的位姿以及动态目标在地图中的位置,为开展将静态与动态相结合的定位与地图构建的研究提供了一种可行方案。     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

Distributed localization for anchor-free sensor networks

Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their coordinates. Once there are not anchors to be deployed, those localization algorithms will be invalidated. Many papers in this field focus on anchor-based solutions. The use of anchors introduces many limitations, since anchors require external equipments such as global position system, cause additional power consumption. A novel positioning algorithm is proposed to use a virtual coordinate system based on a new concept--virtual anchor. It is executed in a distributed fashion according to the connectivity of a node and the measured distances to its neighbors. Both the adjacent member information and the ranging distance result are combined to generate the estimated position of a network, one of which is independently adopted for localization previously. At the position refinement stage the intermediate estimation of a node begins to be evaluated on its reliability for position mutation; thus the positioning optimization process of the whole network is avoided falling into a local optimal solution. Simulation results prove that the algorithm can resolve the distributed localization problem for anchor-free sensor networks, and is superior to previous methods in terms of its positioning capability under a variety of circumstances.     

空间交叉阵被动声定位算法及其性能分析

线性声阵被动目标定位方法无法准确确定方向,而平面十字交叉声阵被动目标定位虽然可以基本确定目标的方位角和俯仰角,但定位精度较低,而且当目标的俯仰角较大时,误差越来越大。研究了空间七元交叉阵的目标被动声定位算法及其性能。分别就目标测向和测距的精度进行了理论分析和计算,讨论了阵列尺寸和时延估计等诸因素对空间七元阵定位性能的影响,而且提出了简化的空间五元声阵定位方法。实验结果显示提高了俯仰角的定位精度,尤其在大俯仰角情况下的方向定位更精确。对空中和水下的运动目标被动声定位的实际工程应用有重要的参考意义。