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.     

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.     

无线传感器网络基于测距的节点定位算法研究

在无线传感器网络的各种应用问题中,节点的位置信息是很重要的。本文利用matlab对目标定位的基本测距算法RSSI进行仿真,得到了距离的估计值,并对其做了误差分析,得出了距离越小,误差也小,估计距离和实际距离越接近的结论;同时对DOA的MUSIC也进行了仿真,得到了信号相对于天线阵列的角度估计值,实验中取不同的snr值得到了不同的结果,其中信噪比SNR越大时得到的角度估计值越精确,并对两种基本测距算法进行比较。在得到距离估计值的基础上利用三边测量定位算法对监测事件进行仿真得出估计位置。     

粒子群算法修正测距的无线传感器网络节点定位

为获得理想的节点定位结果, 设计一种基于粒子群修正测距的无线传感器节点定位算法. 首先对经典无线传感器节点定位算法DV-Hop的工作原理进行分析, 找到导致测距误差的因素; 然后用粒子群算法对无线传感器节点之间的测距进行修正, 以减少节点间的测距误差, 并对标准粒子群算法的不足进行相应的改进; 最后通过仿真实验与当前经典无线传感器节点定位算法进行对比测试. 测试结果表明, 在相同工作环境下, 该算法提高了无线传感器节点的定位精度, 且未增加额外硬件开销.     

无线传感器网络的移动节点定位算法研究

利用物体运动的连续性,将移动节点的运动规律与距离测量相结合提出了运动预测定位算法,该算法不需要额外的硬件支持,适应能力强,在信标节点密度比较低时提高了性能.     

一种三维无线传感器网络节点定位算法

节点定位作为无线传感器网络应用支撑技术之一,一直倍受学术界和工业界的关注。现有的定位算法大多针对平面应用而设计,无法满足三维空间应用。针对目前三维空间定位算法的不足,在三边测距定位基础上,本文以三维空间四边测量法为基础,提出了三维空间二次定位法,并对其性能进行了分析,给出了算法的定位误差。     

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。     

无线传感器网络节点自定位算法的研究

叙述了APIT定位算法的原理，提出了APIT算法的改进办法，并对改进算法的性能进行了评估。     

无线传感器网络节点定位技术研究

由大量的智能传感器节点构成的无线传感器网络,已经成为一种全新的信息获取方法和处理技术。无线传感器网络的许多应用都是基于节点的位置信息,因此本文结合节点定位的基本概念,对基于测距和非测距两种节点定位方法进行了研究,分析了基于非测距定位方法的优势,并对几种典型的非测距定位方法进行了比较,最后给出了下一步研究工作。     

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.     

基于改进DV-Hop算法的无线传感器网络定位研究

在分析DV-Hop算法特点的基础上,提出了改进DV-Hop算法的无线传感器网络定位方法,通过粒子群优化算法优化每跳平均距离误差函数,经过多次迭代寻找最优解,使得未知节点与信标节点之间的跳段距离更加精确,通过三边测量法计算出的未知节点位置较精确,通过仿真实验表明：改进DV-Hop算法相比DV-Hop算法平均定位误差率低,定位效果良好.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络无需测距定位算法中典型的DV-Hop算法在不同参数设置时存在定位误差及定位时间差异较大的问题，分别分析并仿真了对定位误差和定位时间有较大影响的节点个数、网络平均连通度及监测区域等几个重要参数，考虑到无线传感器网络能量及成本的限制，通过仿真结果分析得出，网络平均连通度和节点个数分别对DV-Hop算法的定位精度及定位时间起主导作用。理论分析与仿真结果表明，在不同监测区域内，在确保DV-Hop算法低能量消耗的基础上，参数优化后的算法有效地降低了节点的定位误差。     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.     

基于无线传感器网络的优化点集覆盖算法

针对无线传感器网络对目标区域覆盖过程中会产生大量冗余节点,从而导致网络能量消耗过快以及节点覆盖的不完全性等不足,提出了一种基于优化点集覆盖算法.该算法利用高斯正态密度函数和覆盖区域的概率函数对点集进行优化,通过节点感知半径与节点数之间的定量关系给出满足一定覆盖率要求下最优节点集,进而优化了网络资源,提高了网络生存周期和...     

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DV-Hop和距离几何约束的定位算法

针对DV-Hop定位算法的误差主要是计算未知节点和信标节点间距离的问题,利用二维空间的Cayley-Menger行列式提供的几何约束对未知节点到信标节点的距离进行优化修正.通过距离几何约束的条件对未知节点到信标节点之间的测量值进行处理,来减少未知节点到信标节点的测距误差,并采用三边测量法进行定位.仿真实验结果表明,随着...     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

融合双频段信息的林业无线传感网节点测距算法

无线传感网节点测距技术是基于测距法节点定位的基础,针对林区中单一频段节点测距存在误差大、精确度低的问题,基于接收信号强度(received signal strength indication, RSSI),提出一种融合433 MHz和2.4 GHz双频段信息的节点测距方法。建立引入环境参数预测的林区信号衰减模型,利用高斯滤波修正偶然误差,选择合适的融合参数γ对双频段测距信息进行融合,通过在平均胸径接近、林分密度不同的场地中实验归纳γ的取值规律。实验结果表明,在林分密度600株/hm~2以下的林场中,γ=0.4最优;在林分密度600～1 000株/hm~2之间的林场中,γ=0.5最优,在林分密度1 000株/hm~2以上的林场中,γ=0.6最优。在γ取最优值的情况下,实验表明本文提出的方法测距结果的均方根误差值为1.74,较单一频段的测距误差减小了31.3%,提高了基于RSSI节点测距的精度。     

基于节点定位的无线传感器网络密钥分配方案

本文从无线传感器网络的密钥分配体系出发,提出了一种基于节点定位信息的随机密钥预分配方案.首先简要介绍了传统随机密钥预分配方案及其改进方案存在的不足,然后根据节点定位信息和密钥的相关度划分,给出我们新密钥分配方案LRKPS,并从LRKPS的共享密钥的概率、网络连通度、被俘获的抵抗性等方面,与随机密钥预分配进行了分析比较,结果表明我们的算法在这些方面有一定的优势.     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

通过分析DV-Hop算法定位过程误差产生的主要原因,在限制节点间跳数、校正相同跳数的节点之间的跳距和循环升级等3个方面进行改进,并对改进算法进行仿真实验,结果表明:在相同的环境下,本文提出的改进算法能显著提高节点定位精度和覆盖率.