无线传感器网络中适于协作定位的全局节点选择

为了有效解决无线传感器网络(WSN)节点定位精度和测距技术复杂性之间的矛盾,基于WSN随机分布特性和天线阵列几何结构约束,通过节点协同形成的虚拟天线阵列对WSN进行定位,提出了一种适于定位的虚拟阵列节点选择方法.仿真结果和理论分析表明,当波达角估计算法的性能满足要求时,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.     

混沌逃逸粒子群优化算法在WSN覆盖优化中的应用

为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)覆盖优化算法,保持整个网络能量的平衡,提高无线传感器网络覆盖率,在基本粒子群优化算法的基础上,提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization,ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题,利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解,实现节点覆盖优化。仿真结果表明,ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度,节点分布更加均匀,提高了传感器节点的覆盖率,是一种高效的WSN节点覆盖算法。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

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。     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

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。     

基于无线传感节点到达时间差的定位算法设计

针对无线传感器网络节点定位的问题,深入研究了基于节点信号到达时间差的定位算法,为了提高定位的精度采用基于多点的极大似然估计算法实现无线传感器节点精确定位的需求．重点对无线传感器节点定位过程中各节点的时间同步问题进行了详细设计,给出了一种基于无线传感节点到达时间差的定位算法详细设计方案,经仿真测试表明,设计的无线传感节点定位精度在96．7％以上．     

基于WSN的DV_Distance定位算法研究

近年来,无线传感器网络的节点定位技术得到了广泛的研究和关注,确定事件发生的位置是无线传感器网络的功能之一,对无线传感器的研究起着至关重要的作用。本文针对DV_Distance定位算法得到的距离值误差较大的问题,提出一种定位精度相对较高的改进型DV_Distance算法。     

无线传感器网络节点定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络中的重要技术之一。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,着重介绍和分析了3种分布式非测距节点定位算法,最后给出了下一步工作。     

简易WSN定位算法及其实现

为实现高效、 低功耗的区域定位, 综合主流的WSN（Wireless Sensor Network）定位技术, 提出RSSI（Received Signal Strength Indication）修正的质心定位实用算法, 并搭建了无线传感网络, 制定了高效的通信定位协议。根据通信协议, 上位机发送指令试探性寻址盲节点, 盲节点应答并通过其相邻的参考节点的感知进行反馈, 最终上位机基于RSSI的运算进行盲节点的坐标定位。实验结果表明, RSSI修正的质心定位算法可高效地对节点进行定位, 降低盲节点功耗, 具备现实应用的价值。     

基于系统识别的RSSI定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,分析了基于接收信号强度(RSSI)的定位算法,对无线电传播路径损耗理论模型进行了分析.采用系统辨识加权最小二乘法在线修正了信号衰减理论模型,使算法具有了普遍适用性.提出三边定位法与质心法结合的定位算法和极大似然估计法得到未知节点的估计位置.仿真结果表明,该算法减少了测距误差,随着节点的增加定位精度提高.     

无线传感器网络中基于学习自动机的路由算法

针对无线传感器网络节点能量有效问题,在LEACH协议算法的基础上,本文提出一种基于学习自动机的路由算法,该算法结合节点的剩余能量与节点的邻居信息,在选择簇头上,通过降低能量过低的节点成为簇头的概率,尽可能地进行能量均衡.仿真结果表明本文算法减少了网络的能量消耗,延长了网络生存时间.     

无线传感器网络基于能量估计自适应算法SESP

无线传感器网络节点自身携带的能量有限,为了延长节点的使用寿命,在研究无线传感器网络节点能量消耗的基础上,提出一种基于同设备同参数能量估计的自适应算法SESP.SESP算法选择簇首时,不需发起通信以获知簇内其他节点的剩余能量,减少了簇内的通讯量,同时也简化了节点能量估计的计算复杂度,从而降低节点的能量,延长无线传感器网络的生命周期.     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

面向客运车站环境监测的WSN覆盖策略

客运车站环境的监测对于保障车站安全运营和为旅客提供舒适出行具有重大意义.基于无线传感器网络(WSN)的客运车站环境监测全覆盖策略,依据被监测区域中已部署的传感器节点对区域进行Voronoi划分,计算Voronoi图中三角形的覆盖比,提出基于Voronoi三角形覆盖比的全覆盖算法,该算法通过逐个添加新的传感器节点修复覆盖空洞.仿真结果表明:所提算法在实现监测区域全覆盖的同时能够有效减小由于大量部署传感器节点所造成的覆盖冗余.     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

室内非视距环境下基于改进多维标度的优化定位算法

研究了室内非视距环境下无线传感器网络的节点定位问题。在优化估计框架下,首先提出待优化误差函数,并基于改进多维标度(MDS-MAP)方法,分析误差函数中未知变量的耦合关系,最后提出基于改进MDS-MAP的优化定位算法。该算法仅依靠节点间的测距信息进行定位,无需环境先验信息,因此适用于未知、复杂环境下的无线传感器网络。同时该算法无需角度、信号强度等冗余量测信息来辅助定位,对硬件要求较低,从而降低了定位成本。通过仿真比较,所提出的基于改进MDS-MAP的优化定位算法的有效性得以验证。在仿真过程中,采用聚类分析方法对不同基站数目下的节点定位精度进行分析。根据仿真结果,在节约定位成本的前提下,当基站数目达到6个时,能够实现三维空间近似最优定位。     

无线传感器网络中任务调度算法的研究

近几年,无线传感器网络能够实时监测和传输环境数据信息变得日益重要,尤其在民用和军事领域得到很广泛的应用.无线传感器网络具有传统网络无可比拟的优势,每个传感器节点用来感知周围环境事件和采集数据,并将采集的数据通过一跳或者多跳路由传给簇头节点或者接收器节点,然后发送到基站或数据中心进行处理.假定每个节点对信息的处理看作是一个任务,考虑节点能量限制,节点采用唤醒/休眠机制,在唤醒期间确保节点任务完成,簇头节点能够调度处理多个传感器节点的任务.文中解决的问题:在满足多个传感器节点任务处理的截止期失效前,簇头节点如何合理的调度任务,提出了改进的 RM(rate-monotonic) 调度算法和动态的抢占式最早截止期优先任务调度算法 (Preemptive Earliest Deadline First Algorithm,PEDFA).通过具体任务实例说明算法的实现过程,结果表明该算法运行简单,能够很好减少节点任务的延迟时间,实现节点任务的合理调度.