无线传感器网络中用于定位和目标跟踪的全局节点选择

定位和跟踪在无线传感器网络中具有重要研究意义,它们直接影响无线传感器网络的应用和发展。本文在WSN随机分布特性和天线阵列几何结构约束的基础上,通过节点协同形成的虚拟天线阵列对WSN进行定位和目标跟踪,从而提出一种适于定位和跟踪的虚拟阵列节点选择方法。仿真结果和理论分析表明,在DOA估计算法性能满足要求时,该方法具有很强的可行性和优良的定位性能。     

基于果蝇——广义回归神经网络优化的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)基于测距的定位算法中,利用节点坐标计算方法获得的节点坐标位置存在较大误差的问题,提出一种无需进行坐标计算的果蝇—广义回归神经网络(FOA-GRNN)优化的WSN节点定位算法.该算法利用广义回归神经网络(GRNN)较快的学习速度和较强的逼近能力建立WSN节点定位模型,通过果蝇优化算法(FOA)调整广义回归神经网络的平滑参数,降低调整平滑参数时人为因素的影响,由神经网络直接输出未知节点坐标.仿真实验表明,通过果蝇算法优化的FOA-GRNN模型的节点定位精度比未经优化的GRNN模型的节点定位精度高.同时,比较了FOA-GRNN模型与BP神经网络模型、虚拟节点BP网络模型(VNBP)在WSN节点定位中效果,表明FOA-GRNN模型在WSN节点定位精确性方面具有明显优势.     

利用离去角度的无线传感器网络分布式节点定位方法

针对现有无线传感器网络节点定位方法成本和复杂度较高的问题,提出了一种利用离去角度估计的分布式节点定位方法(AODL).锚节点利用阵列天线发射正交导频信号,从而使得各传感节点仅需配备常规的单天线系统便可获得导频信号的离去角度信息.结合锚节点的地理位置,各节点进而可进行自身的三维位置估计.AODL方法仅利用无线通信设备进行定位,节点的角度估计不需要配备阵列天线,具有低成本和低能耗的优点,同时各节点独立进行自身的角度估计和位置计算,是一种分布式的定位方法.仿真实验结果表明,对于100 m×100 m的定位区域,借助于4个装备3×3均匀面阵的锚节点,各传感节点在信噪比为15 dB时的平均定位误差可以达到1 m以内.     

无线传感器网络中基于RSSI差值的改进定位算法

无线传感器网络(WSN)的许多应用都需要知道节点的位置,在某些环境下还需要获得节点的相对位置.本文以WSN的特点为基础,首先介绍了接收信号强度的理论知识,进而提出一种优化的基于测距的定位算法:在应用中的多用户情况下,节点采用多跳方式进行通信,在信标节点冗余的情况下,针对不同信标节点位置范围,建立定位误差最小的相应信标节点库,继而对不同位置范围的待测节点优化选取其定位采用的信标节点,最后将由未知节点接收到的信号强度得到的多用户间的距离进行差值,优化求解非线性方程组,提高算法性能.仿真结果表明,本文中的RSSI WSN差值定位算法比传统的RSSI定位算法拥有更好的定位性能.     

一种在宽带无线网络环境下的协作分集方法

协作通信可以使单天线的移动终端共享它们的天线而产生虚拟多发射天线阵列以获得发射分集.提出了一种在频率选择性衰落信道条件下的协作分集方法,信宿不仅利用转接节点转发的信号而且还利用了信源直接传来的信号来进行解码.通过计算机仿真,比较了考虑信源到信宿的直接传榆的协作方法和未考虑信源到信宿的直接传输的协作方法的误比特率性能.结果表明,考虑信源到信宿的直接传输可提高系统的协作分集增益.     

三跳协同分集系统及空时编码的应用

为改善点对点单天线通信的性能,提出了一种三跳协同分集的系统模型,并分析了误码性能.该系统模型可适用于蜂窝式移动网络及Ad hoc网络,源端及目的端以一定的条件分别在其周围寻找空闲的节点作为其虚拟天线阵列,形成一个虚拟的多输入多输出(MIMO)系统,并将空时编码应用于其中.该系统模型不同于已有的协同分集系统,信号从源端需要三跳才能到达目的端,且协同节点只需提供一小部分功率.仿真结果表明,在仅少量增加系统总功率的条件下,点对点的误码性能可以得到极大改善.     

无线传感器网络波束合成的影响因素研究

将无线传感器网络WSN(wireless sensor networks)与天线阵波束合成技术相结合,可用以实现WSN的远距离无线通信.与以往节点选用各向同性天线时的情况不同,本文中节点选用定向天线.针对由此引入的天线轴角度偏移问题,具体分析了WSN中常见的节点失效和位置误差对合成波束方向图所带来的影响;通过对节点的辐射功率调整,在保持合成方向图主瓣特性的基础上,有效地降低了旁瓣电平;为增大网络的覆盖面积,可以在一定范围内对节点间距进行扩展,经研究发现,节点间距的扩展范围与所选用天线的波瓣特性有相对固定的约束关系.     

基于BP算法的无线传感器网络定位

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）是一种应用广泛的全新的信息获取和处理方式,可以实现复杂的大规模监测和追踪任务。节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.位置估计的精度直接影响WSN后继的网络传输和监测性能。本文利用BP神经元网络方法对定位进行优化,并对测度结果进行验证。结果表明该算法提高了定位精确度。     

基于Matlab的WSN定位算法仿真设计

在对比分析多种WSN定位算法原理基础上,重点讨论了基于matlab软件平台的仿真分析。得到了WSN节点分布、测距和定位的仿真程序及结果。结果表明,基于TDOA的WSN定位算法具有不需要节点间全局同步,具有节点功耗和成本低等优点。     

阵列天线多载波CDMA系统性能比较

将阵列天线应用于多载波CDMA系统可以显著改善系统的性能,讨论了3种阵列天线多载波CDMA系统发射、接收信号和信道模型,给出了系统的误码率公式.分析了3种阵列天线多载波CDMA系统在频谱效率相同时的系统参数.在频谱效率相同的条件下,通过数值结果比较了3种阵列天线多载波CDMA系统的误码率性能.结果表明,阵列天线MC-CDMA系统由于受空域和频域分集的联合影响,系统的误码率性能最好;阵列天线MT-CDMA系统可获得空域和时域分集增益,系统性能次之;阵列天线MC-DS-CDMA系统只有空域分集增益,系统性能相对最差.