一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法

为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标.指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化.所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中.     

无线传感器网络中伪节点规划定位算法

基于接收信号强度指示,提出一种无线传感器网络节点定位的伪节点规划算法FNP(Fake node and programming).算法假设网络中有部分已知位置的锚节点,并将RSSI值转化为未知节点与锚节点间的距离.在区域内插入若干伪节点,利用0-1规划选出满足可通信节点间的距离约束的伪节点,得出未知节点的位置.该算法设计简单,节点间只需广播一次,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差.     

基于云模型粒子群算法的WSN节点部署优化

节点部署优化技术是无线传感器网络的主要应用点,也是近年来国内外学者研究的热点问题,它在军事、民防、环境等多个领域中具有广阔的应用前景.针对目前无线传感节点部署方法存在节点分布不均匀、覆盖不完全等问题,提出一种采用云模型改进粒子群算法,并将该算法用于无线传感器网络节点部署.对比实验结果表明,该方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络的整体覆盖率.     

基于信标节点RSSI自校正的WSN三维定位

针对目前无线传感器网络(WSN)三维定位算法中存在的定位精度低、依赖基础设施等同题,在对四边测量法和接收信号强度指示( RSSI)测距模型分析的基础上,提出一种信标节点自校正三维定位算法.该算法将信标节点充当盲节点,得到其RSSI值测量误差和网络定位误差,并在计算中采用加权平均的思想.仿真结果表明:该算法能够提高三维定...     

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.     

一种基于RSSI校正的加权质心定位算法

节点自定位技术一直是无线传感器网络中的关键技术,而基于接收信号强度指示(RSSI)的定位技术则是目前的研究热点。在对传统的加权三角形质心定位算法分析的基础上,提出了一种改进的定位算法。在测距阶段,将信标节点之间的距离和信号强度同时作为参考来校正RSSI值;在定位阶段,对传统加权三角形质心定位算法的权值进行修正。通过仿真证明改进算法比传统算法的定位精度有明显提高。     

自适应无线传感器网络室内RSSI估计

针对接收信号强度指示(RSSI)在无线传感器网络室内应用中,难以随环境变化实现自适应准确估计的问题.首先结合无线传感器节点处理能力较低的特点,对卡尔曼滤波算法进行简化,降低算法复杂度;然后设计出适用于室内环境变化特点的环境自适应算法;最后通过2种算法的融合,提出了自适应室内RSSI估计算法(AIRE).仿真和实验结果均表明,与典型的估计算法相比,AIRE在环境变化时可自适应地实现更快、更准确的RSSI估计.AIRE算法复杂度低,能在室内环境中准确估计RSSI值,并可实现环境变化的自适应估计,满足无线传感器网络在室内应用时对RSSI估计的需求.     

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.     

基于改进的微粒群算法的WSN节点部署策略

在无线传感网络部署中,必须保证无线传感器节点能够有效地覆盖被监测区域.为了减少节点部署时产生覆盖盲区,提高网络的覆盖率,本文提出了一种基于改进微粒群算法的无线传感器网络节点部署优化策略,以网络的覆盖率为适应值函数,将传感器节点的部署问题转化为目标优化问题,通过采用k-means聚类算法划分子种群,并且对子种群进行动态重...     

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.     

一种基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法

将无线传感器网络与接收信号强度指示测距技术相结合,研究了移动目标的分布式跟踪算法。根据传感器节点与移动目标的相对位置,将节点动态组织成簇,簇头节点作为簇的数据处理中心,利用扩展卡尔曼滤波形成对移动目标位置的本地估计。随着目标的移动,本地估计在簇头节点间传递。仿真结果表明,基于无线传感器网络的分布式目标跟踪算法在精度、收敛性和实时性等方面达到很好的跟踪效果。     

无线传感网中定位算法研究

为了利用无线传感器网络对物体实现更加精确的定位, 通过对接收信号强度指示（RSSI: Received Signal Strength Indicator）定位算法进行仿真与性能分析, 确定了算法的误差来源,讨论了未知节点的邻居锚节点密度对定位精度的影响。根据仿真和数据分析选取合适邻居节点的个数, 进而采用了更加精细的算法即利用RSSI平均值选取最优值剔除失真数据, 以提高定位的精确度。实验结果表明, 在相同的环境下改进算法使定位误差由0~5 m减少到0~1 m, 平均误差由1 m左右减少到0.1 m左右, 提高了定位精度。     

基于能效的分布式轻量级WSN目标跟踪算法

针对不确定性复杂运动目标跟踪中的节点调度以及节能问题,提出了基于能效的无线传感器网络分布式多节点协作的目标跟踪算法.根据监控区域内目标的运动状态以及局部区域的节点密度,利用节点的剩余能量和调度情况,确定无线传感器网络在跟踪目标过程中的簇规模,使网络的局部能量消耗达到均衡.利用高斯Cost-Reference粒子滤波对目标进行跟踪,以减少对噪声建模的依赖性.仿真结果表明,该算法达到了跟踪精度的要求,解决了节点调度问题,并有效地均衡了网络能耗.     

基于锚节点主动部署机制的WSN节点定位算法综述与分析

无线传感器网络的应用中,网络的位置信息由特定的节点定位算法获得,节点定位算法的选择与实际监测环境的特点和具体性能需求等因素有关.基于锚节点部署的方式,将无线传感器网络节点定位算法分为基于固定和移动锚节点辅助下的2大类定位算法,详细分析了2类算法下的典型算法,对未来无线传感器网络节点定位算法的研究进行了展望.     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度,比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比,能够明显提高节点定位精度。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出了一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度。比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比能够明显提高节点定位精度。     

基于虚拟力的无线传感器网络分簇部署策略

为提高大规模密集部署的无线传感器网络节点覆盖率,提出了一种基于虚拟力的节点分簇动态部署策略.将传统基于虚拟力的节点动态部署分成簇间部署与簇内部署两阶段,以达到打破网络中部节点受力平衡、降低部署过程中簇间干涉、提高节点覆盖率的目的.利用二元感知模型对算法进行仿真,结果表明,相比于传统VPF算法及VFA算法,该策略在随机部署大量密集节点的网络中具有较快的收敛速度与显著的优化效果,覆盖率最终可达90%以上,可以满足无线传感器网络的覆盖控制要求.     

基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法

为了解决基于信号强度衰减模型的定位算法误差较大的问题,提出了一种基于RSSI分布的无线Ad Hoc网络终端定位算法(LRPD).通过实际测量发现,接收端信号强度RSSI呈现波动态势,仅依靠信号强度的平均值不能较好地描述接收信号,因此考虑使用信号强度出现的频率来估计目标节点在可能位置出现的概率.LRPD算法根据每一个参考节点接收到的RSSI的分布,确定目标节点在离参考节点不同距离位置处出现的概率,然后综合考虑各参考节点的影响,实现最终位置的确定.在真实环境中,使用Intel无线网卡和Samsung平板电脑实现了LRPD算法定位.实验结果表明:针对边长为12 m的正三角形实验场景,所提算法误差约为1.43 m;与传统的质心定位方法和三边定位法相比,LRPD算法的定位精度更高.     

基于布尔搜索的空间目标分布最小包围盒规划

为了降低对平面内无源目标进行定位产生的搜索代价,研究了确定覆盖所有随机部署的无线传感器网络节点的最小包围盒问题.首先提出基于布尔搜索的无线传感器网络节点最小包围盒规划方法,运用深度优先策略,使锚节点不断逼近目标节点的实际位置;然后根据前述算法完成时的锚节点坐标,设计了坐标最大-最小值规划算法以构造最小覆盖面积包围盒.最后通过仿真和算法分析得出,所提策略计算复杂度低于遍历方式的最小包围圆、包围盒算法,且能更准确地估计出覆盖面积最小的包围盒.     

基于物联网技术的农业大棚环境监控系统设计

为了提高对农业大棚环境的监测,系统从物联网技术的三层结构概念出发,采用感知互动层、网络传输层、应用服务层进行设计。感知互动层采用Zig Bee无线通信技术构建一个无线传感器网络,负责感知农业大棚中作物生长环境,包括农业大棚中的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤温湿度、通风状态等。网络传输层采用以太网通过TCP/IP协议进行传输,应用服务层通过个人计算机上的应用程序来实现对系统信息的管理,并且与计算机上的专家系统连接,对农业大棚中作物生长环境进行自动控制。系统主要涉及传感器网络拓扑结构的选择优化及传感器节点的电路设计、网络传输层的结构设计、应用服务层的应用程序设计及信息在专家系统中的融合算法。传感器节点采集数据通过Bayes滤波算法进行处理提高数据的可靠性。传感器节点选用无线收发器CC2430芯片设计。实验表明,系统实现了对农业大棚作物生长环境的实时监测,但系统中采用Bayes滤波算法还需进一步改进,系统的稳定性也有待更一步提高。