一种基于DV-HOP的改进定位算法

在众多的无线传感器网络定位算法中,DV-Hop算法因其实现简单、无需增加额外硬件要求的优点而被广泛应用.DV-Hop算法采用节点间跳数与平均跳距值乘积作为节点间实际距离,忽略了节点分布的随机性与不确定性,使DV-Hop算法定位存在较大误差.针对上述DV-Hop定位算法的缺陷,提出一种基于DV-Hop的改进定位算法,通过细分锚节点通信半径、补偿平均跳距值误差两方面来提高定位精度.仿真结果表明,改进算法定位精度得到了有效的提高.     

基于半监督流形学习的无线传感器网络定位方法及其应用

提出了一种基于流形半监督学习的移动节点定位算法.该算法利用基于流形学习的半监督方法,通过一定量的有标签样本和无标签样本,获取隐含在节点接收信号强度信息中的流形结构,直接建立节点物理位置与接收信号强度之间的映射关系.算法不需要使用现有的理论或经验信号传播模型,避免了模型不准确带来的定位误差,而且允许网络中存在大量无标签样本,降低了数据采集难度,提高了算法实用性.冶金工业现场的实际应用结果表明,相对RADAR算法,本文算法具有较高的定位精度.     

RSSI修正的WSN定位算法

为了解决DV-Hop 算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI修正的WSN定位算法 RMDV-Hop (RSSI Modified DV-Hop)。该算法限制最大传播跳数,并对跳数为1的锚节点利用RSSI值修正其跳数值,取RSSI值较大的前N个锚节点作为参考锚节点,利用参考锚节点的平均每跳距离误差进行加权处理未知节点的平均每跳距离,最后用总体最小二乘法计算未知节点的坐标位置,实现RMDV-Hop定位算法的全面改进,以提高定位精度。仿真结果验证,改进算法的定位精度和稳定性都比原始算法有了明显的提高。     

基于RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.     

基于质心-Taylor的UWB室内定位算法研究

针对室内环境影响定位精度的非视距传播(non-line-of-sight,NLOS)问题,在对基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)的超宽带(ultra wideband,UWB)室内定位模型和算法进行分析研究的基础上,提出了质心-Taylor混合定位算法。该算法利用对测距误差不敏感的质心算法对目标进行初始粗定位,然后将其作为Taylor级数展开法的迭代初值进行二次精细定位,并动态地将前期定位完毕的节点转化为后续定位过程的参考节点,最大限度地利用不断增加的已知信息,在提高Taylor初值质量的前提下减少预设参考节点数目,降低系统硬件成本。采用MATLAB软件进行了模拟仿真。仿真结果表明,该算法定位性能优越,尤其在NLOS测距误差较大的环境下能有效地提高系统的定位精度。     

基于接收信号强度指示加权融合的定位算法

基于接收信号强度指示的无线传感器网络定位问题,提出一种改进Kalman滤波方法,消除测距过程中的非视距误差,得到标签与节点间的估计距离.然后,分析标签与节点的距离、定位单元质量和标签所处的位置三方面对定位精度的影响,提出一种改进三边定位算法,并根据滤波后的估计距离计算得到的多个定位坐标进行加权融合.最后,通过Matlab仿真验证所提算法的有效性.     

一种改进的DV-Hop定位算法

传统的DV-Hop定位算法由于跳数计算和跳距估计存在偏差,影响定位精度,产生误差.对此,为了减小定位误差率,提出一种改进算法.所提出的算法引入基于跳数细化来计算节点间的跳数的方法,进而细化平均每跳距离,使得未知节点定位精度提高,并对细化的程度进行划分对比,来判断划分程度对定位误差的影响.最后在Matlab仿真平台上对所提出的算法进行验证.仿真结果表明无论针对信标节点变化还是节点变化,细化程度越细,定位误差越小.     

WSN定位算法中信标节点的摆放与选择

目前已有的无线传感器网络节点自定位算法研究中,针对信标节点的研究较少,而如何选择信标节点,以及信标节点如何摆放,都对定位精度有比较大的影响.为了定量地研究这个问题,首先证明了信标节点摆放方法与节点是否能被定位之间的关系的一个定理,然后给出三维空间中信标节点的摆放方法,最后提出一种基于线性方程组的条件数的信标节点选择算法,以便尽可能地提高基于测距的未知节点自定位精度.     

基于临时锚节点的改进蒙特卡罗节点定位算法

针对当前移动无线传感器网络节点定位算法中存在的定位过程需要大量锚节点参考定位、定位成本过大、采样效率过低及计算能耗过大的问题,提出一种基于临时锚节点的改进蒙特卡罗节点定位算法.首先基于一跳范围内的锚节点和选择的普通节点作为临时锚节点进行定位,构建了节点的初始采样区域,以提高定位精度和定位覆盖率,然后通过新的重采样方式节...     

无线传感器网络节点定位误差的修正和仿真分析

针对传感器节点定位误差大、定位精度不高的问题,提出一种修正最小二乘法的无线传感器网络节点定位误差方法.该方法采用全局搜索能力强的粒子群算法对最小二乘法定位误差进行修正,提高了节点的定位精度.仿真对比实验结果表明,在相同条件下,改进后的节点定位算法的误差低于其他传感器节点定位算法,定位结果的稳定性更高;随着信标节点数的增加,平均定位误差明显减少,有效地提高了传感器节点的平均定位精度和定位速度.     

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 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.     

基于距离的无线传感器网络自定位新算法

文章介绍了常用的基于距离的无线传感器网络自定位机制,在建立定位算法求解数学模型和定位性能描述的基础上,提出了一种新的基于智能估算的节点自定位算法.该算法对所得解进行一次甚至多次的选择优化,以提高定位精度.仿真结果表明,新算法与较常用的极大似然估计定位算法相比能够显著提高节点定位精度.     

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.     

一种基于多频率的差分修正定位算法

矿井巷道电磁波传播具有特殊性与复杂性,通过分析煤矿井下巷道内电磁波的传播特性,提出了一种基于多频率的差分修正定位算法.该算法首先通过自身坐标和参考节点的误差补偿进行节点坐标定位,然后利用RSSI损耗模型求得不同频率的参考坐标,赋予加权值,求得未知节点定位坐标.仿真分析结果表明该方法的定位精度可达0.5 m.     

无源标签多径环境下基于凸优化的定位算法

在室内无源超高频RFID定位中,多径传播对定位结果的影响不可忽视.为了提高复杂多径环境下的定位精度,提出了基于半定规划(SDP)和二阶锥规划(SOCP)的相位差欧式距离拟合定位算法.运用参考标签的位置信息,对参考标签之间的理想相位差欧氏距离与实际距离进行拟合,实现标签之间的距离估计.建立待定位标签与阅读器、参考标签距离估计模型,将多径传播、高斯白噪声、相位差欧氏距离拟合引起的距离估计误差等效为正态分布,利用参考标签的相位差信息和位置信息计算出正态分布参量.仿真结果表明,提出的算法在最大多径数目为7时,定位误差有90%,的概率低于2.3,m,定位性能优于传统的基于测距的定位算法.     

改进的无线传感器网络无偏距离估计与节点定位算法

针对无线传感器网络中基于跳数的节点定位算法不能满足无偏距离估计、节点定位误差大的问题,提出了一种改进的无偏距离估计与节点定位算法(UEDV-hop,Unbiased Estimation DV-hop)。该算法分析期望距离和跳数的关系,建立一种新的期望距离与跳数模型,根据节点通信半径是否已知分别推导了两种UEDV-hop的求解形式。仿真实验结果表明:所提的两种UEDV-hop算法的估计距离在不同跳数时都近似等于该跳期望距离,算法在距离估计和节点定位精度上相对于DVhop(Distance Vector-hop)算法及基于最小二乘法改进的DV-hop算法都有较大提高,在节点数目等于2 500时,UEDV-hop算法的估计距离误差比DV-hop算法降低了9.5%,定位精度提高了55%。     

基于微粒群算法的无线传感器网络节点定位方法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,将节点定位问题和微粒群算法结合在一起,提出了基于微粒群算法的节点定位算法。该算法是一种基于距离的定位算法,根据未知节点到锚节点的距离直接搜索出未知节点的坐标。实验结果表明,和一般的固定节点定位算法相比,该算法具有更高的定位精度,并适用于移动节点的追踪定位。     

基于最小跳数改进的三维DV-Hop定位算法

节点定位技术在三维无线传感器网络应用中发展迅速,DV-Hop定位算法通过计算节点间的距离来对节点进行定位,针对这种定位算法存在依赖网络节点分布情况、定位精度低且不稳定等缺点。提出一种基于最小跳数修正的三维DV-Hop定位算法,使得节点间的跳数更加精确。仿真结果表明,改进的双通信半径定位算法比传统的三维DV-Hop算法具有更小的定位误差。     

基于ZigBee网络的室内定位系统的设计与实现

针对当前室内定位系统成本高、精度低、可靠性差的缺点,设计出了一种基于ZigBee无线传感网络的无线室内定位系统.系统硬件以德州仪器公司CC2530片上系统为核心,软件基于德州仪器公司Z-Stack协议栈将测距标定与完整定位流程结合起来,通过测量接收信号强度计算待定位节点到参考节点的距离,然后利用三角形质心算法进行定位,确定待定位节点坐标.实际测试表明:该室内定位系统操作简单,可靠性高,定位精度达到95 cm以内,定位误差期望为9.76 cm.