无迹卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

传统的基于距离的无线传感器网络节点定位技术,由于测距过程产生较大的误差,从而使定位精度不高.文中在基于接收信号强度(RSSI)测距、三边测量法初始定位的基础上,提出以接收信号强度为观测量,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到节点精确定位中.通过仿真验证使用该方法后,相比以距离为观测量的UKF定位方法,节点的定位精度有一定的提高,并进一步定量的分析比较了两种实现模型下节点定位算法的误差概率分布.在此算法的基础上,通过权衡平均定位误差与算法运算复杂度之间的关系,给出最佳定位锚节点数量,并模拟具体环境,验证了文中节点定位算法的实用性.     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术

研究了无线传感器节点定位问题,在三边测量法定位基础上提出了一种基于RSSI的灵活的节点定位机制(FTL).其基本思想是采用三个普通信标节点,利用节点间的协作形成未知节点存在的有效误差区域,通过一跳及两跳邻居节点辅助完成定位.仿真显示该机制比现有的基于RSSI的三个普通信标节点分布式定位算法对未知节点与信标节点相对位置要求降低,在平均测距误差为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

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.     

一种基于Quasi-UDG模型的无线传感器网络非测距定位算法

针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位算法中节点测量距离信息的权重.仿真实验表明,在不同的锚节点密度、Quasi-UDG模型因子和平均邻居节点数的参数下,EWLS算法定位误差较小,同最小均方误差相比,有效地提高了节点定位的精度.     

基于特征量重要度LS-SVR的WSN定位方法

针对无线传感器网络(WSN)节点定位方法中采用粗测距技术时,节点间较大的测距误差导致定位准确度不足的问题,提出一种基于特征量重要度LS-SVR的定位方法L-IFSVR.该方法把未知节点到锚节点的距离作为特征量,依据特征量的重要度进行特征提取,通过对探测区域网格化采样得到训练样本集,使用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)学习得到定位模型,在定位阶段,将未知节点的特征向量输入定位模型, 利用LS-SVR良好的泛化能力,实现对未知节点的准确定位.通过对均匀分布和C形区域随机分布的100个节点进行定位实验,结果表明,定位方法L-IFSVR能有效地降低测距误差对定位准确度的影响,减小平均定位误差,其中,均匀分布情况下L-IFSVR方法的平均定位误差相比采用相同测距技术的DV-Hop方法减小7.5~14.0%;C形区域随机分布情况下,显著减小36.5~55.2%     

改进DV-Hop定位算法在随机传感器网络中的研究

DV-Hop定位算法是一种典型的无需测距定位算法。DV-Hop定位算法在各向同性的密集网络中,可以得到比较合理的定位精度,然而在随机分布的网络中,节点定位误差较大。针对随机传感器网络中节点分布不规则的特点,在传统DV-Hop算法的基础上采用了跳数修正和多变的平均跳距离法两个改进措施,提出了一种改进的DV-Hop定位算法。仿真结果表明,提出的改进算法可大大地提高随机传感器网络中节点的定位精度。     

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RSSI测距的井下人员区域定位算法

在煤矿井下人员定位系统中,常用的是基于无线传感器网络的定位方法,其中最适合实际应用的是基于接收信号强度指示(RSSI)的定位方法.为了进一步提高定位精度,针对煤矿井下特殊的巷道结构和复杂的电波传播环境,首先提出信标节点均匀间隔交叉分布模型.然后根据已知信标节点精确位置求得定位区域内RSSI测距误差的权值,通过引入比例调整因子、距离修正因子和差分平均因子,对目标节点的测距误差进行修正,获得区域内信标节点与目标节点之间较精确的距离量,最后利用加权质心定位算法对目标节点进行定位.仿真结果表明,该算法能够有效的提高目标节点的定位精度,尤其在沿巷道走向的水平方向上比其竖直方向的精度更高,该方法更适合煤矿井下特定的线型结构环境.     

基于EC-TDOA和ZigBee技术的室内超声波定位系统

目的研究室内定位方法机理,解决室内目标高精度定位的问题.方法设计了一种基于测距的室内定位系统,该系统采用测量射频信号和超声波信号到达时间差的方法测距并引入校正因子减小测距误差,通过极大似然估计定位方法计算目标位置,运用ZigBee制作节点模块组成网络实现对室内目标的定位.结果在测距实验中,EC-TDOA测距结果的误差小于0.02 cm,满足测距精度要求.在定位实验中,最大定位误差和平均定位误差分别为4.3 cm和1.64 cm,而定位误差在2.5 cm以内的比例达到90%.定位频率为20 Hz,满足实时定位的要求.结论系统在室内环境中实现对超声波信号覆盖范围内移动节点的定位,通过测距校正有效提高定位精度.系统具有较强的容错性和自适应性..     

一种非规则LDPC码的改进型UMPBP—Based译码算法

为了减小UMPBP—Based译码算法相对于LLR—BP译码算法的性能损失，提出了一种改进型UMPBP—Based译码算法，校验节点消息处理时，通过合理地设置校正因子与偏移因子2种参数，将NormalizedBP-Based和OffsetBP—Based2种译码算法进行有效的融合；变量节点消息处理时，引入了一种LLR—BP译码算法中的震荡补偿算法．仿真结果表明，针对非规则LDPC码，在一定范围内误码率相同的条件下，改进型UMPBP-Based译码算法与UMPBP—Based、NormalizedBP—Based和OffsetBP-Based3种译码算法相比较，译码性能得到明显的改善，可以更有效地逼近性能优异的LLR—BP译码算法．     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

基于跳距修正与差分进化优化的改进DV-Hop定位算法

为了提高传统DV-Hop(distance vector-hop)算法的定位精度，提出一种基于跳距修正和差分进化优化的改进DV-Hop(differential evolution distance vector-hop,DEDV-Hop)算法。由DV-Hop的算法原理可知，锚节点间的距离测量误差是算法定位误差的主要来源，由此根据锚节点间的不同跳数引入权重因子，从而减小平均每跳距离误差，并且利用差分进化算法对最小二乘法计算出的节点坐标进行二次优化，最终提高系统的整体定位精度。为了验证算法的有效性，在相同实验条件下，通过设置不同的定位参数将提出的算法与同类的经典算法进行实验对比。实验结果表明，DEDV-Hop算法可以有效减少节点平均定位误差，其定位精度明显优于其他几种算法。     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

基于区域划分的DV-Hop定位算法的改进

DV-Hop节点定位算法采用跳数乘以每跳平均跳距估算节点间的距离,而跳数和每跳平均跳距受网络的节点密度、节点的通信半径等参数影响较大。针对DV-Hop算法存在的不足,提出一种基于跳数区域划分的DV-Hop定位改进算法——HRDV-Hop(Hop regional division DV-Hop,HRDV-Hop)。对一跳区域的节点测距引入RSSI技术,两跳或以上区域的节点采用跳数值修正法,再辅以限制跳数机制。MATLAB仿真测试结果表明,在相同的网络硬件和拓扑环境下,改进后的算法能更有效地降低节点间的距离估算误差,提高定位精度。     

一种基于DV-Hop节点的室内定位改进算法

对现有基于最小二乘法的DV-Hop定位算法进行分析和仿真,针对该算法定位精度依赖信标节点之间跳距和跳数这两个信息的不足,给出一种可对信标节点之间的跳距和跳数关系做出误差修正的改进的误差修正DV-Hop(ECDV-Hop)算法.仿真结果表明:在相同的室内环境下,ECDV-Hop算法与传统DV-Hop算法相比,定位精度得到一定的提高.     

基于 RSSI 跳数连续的 DV-HOP 改进算法

针对经典DV-HOP(distance vector-hop)算法中节点间跳数信息对定位精度有较大影响这一问题,提出了一种基于接收信号强度指示(receive signal strength indicator,RSSI)的改进算法.该定位算法引入了连续跳数的定义,首先利用RSSI测距模型把直接邻居节点接收到的RSSI值转换为两节点之间的距离,再根据连续跳数的定义计算出两节点间的连续跳数.在相同的仿真网络环境里,与经典的DV-HOP算法相比,归一化定位误差降低了30％ ～ 45％;与其他改进定位算法相比,归一化定位误差也有不同程度的降低.仿真结果表明该改进算法大幅度地提高了定位精度.     

无线传感器网络节点定位算法分析

在各种无线传感器网络应用中,无线传感器节点的精确定位非常关键。在阐述了节点定位问题的基础上,分析了三种典型节点定位算法:质心法、不定形(Amorphous)法和蒙特卡罗法,然后通过仿真实验对算法性能进行对比,研究节点密度、节点速度和采样个数等因素对定位性能的影响。实验结果表明,蒙特卡罗法的误差最小,且在锚节点密度大于1,未知节点密度大于6,取样个数超过50时达到最佳定位性能。