一种利用可靠的锚节点的非测距定位算法

无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了评估位置,普通节点需利用与锚节点间的距离信息,估计自己的位置。因此,距离的估计在无线传感网络定位中扮演着重要的角色。传统的各向同性网INT(isotropic networks)中定位算法是将欧式距离看成最短路径距离SPD(shortest path distances)。然而,这些算法在各向异性网ANT(anisotropic networks)不能准确地估计距离,因为ANT中最短路径距离SPD与欧式距离不成线性比例;并且两节点间的最短路径被迂回,其长度可能大于相应的欧式距离。针对此问题,正确选择可靠的锚节点RANs(reliable anchor nodes)用于准确地估计距离显得格外重要。为此,面向各向异性网ANT,提出基于可靠的锚节点选择的定位方案,记为Se_RANs。每个普通节点通过三角模型原则选择三个可靠锚节点,计算这三个锚节点估计离其他锚节点间的距离,进而利用Mix-max算法估计普通节点位置,从而提高估计的准确性。同时,通过数学分析,推导了普通节点周围存在三个可靠锚节点的概率;并验证了Se_RANs方案的可行性。仿真结果表明,与DV-Hop算法相比,提出的Se_RANs方案具有小的定位均方误差(MLE)。     

基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法

为解决当前移动无线传感网节点定位方案存在感知过程复杂、定位准确度不高,难以适应节点拓扑变化频繁的实际场景等不足,提出了一种基于病毒体投射机制的移动无线传感网节点定位算法。首先,鉴于当前直接测序方案及间接测序方案均存在抗噪能力差的不足,设计了多点定位方案,引入多个锚节点联合定位,定位过程中采用迭代方式降低接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)误差,有效解决了定位过程中存在的圆环分布现象。随后,考虑移动无线传感网节点存在的拓扑漂移速度较快,且坐标存在随机分布的规律,将锚节点看作病毒体,将移动无线传感网节点看作子病毒体,并针对病毒体-子病毒体之间存在随机拓扑规律,引入了病毒体投射机制,并通过迭代方式设计距离定位方案,模拟移动无线传感网定位过程中定位节点与待定位节点之间的拓扑漂移关系,提高网络对定位过程的感知能力。最后,引入权重调节机制对定位坐标进行误差消除,进一步提高网络定位精度与感知性能,强化对移动状态下节点间拓扑的感知与监控,减少网络抖动对定位过程的影响。仿真实验表明,本文算法与当前常用的凸优化的无线传感网障碍环境下定位算法(location algorithm in wireless sensor network obstacle environment based on convex optimization,OECO)及基于精确定位机制的改进DV-HOP算法(on improved DV-Hop localization algorithm for accurate node localization in wireless sensor networks,AN-DV-Hop)相比,具有更高的定位收敛速度和更低的定位误差低。     

改进型无线传感器网络的质心定位方法

针对传统质心定位算法定位精度受锚节点密度影响大,但锚节点成本高而不能大量使用的问题,采用移动锚节点,引入高斯马尔科夫移动模型对锚节点移动路线进行规划,使锚节点在待测区域内随机移动形成更多的虚拟锚节点,代替传统定位算法中的锚节点,提高了质心定位算法中对未知节点的覆盖率与定位精度.仿真结果表明,该方法有效且能应用于大型无线传感器网络定位.     

MPLPK: A mobile path localization protocol based on key nodes

To alleviate the localization error introduced by irregular sensor network deployment,a new mobile path localization based on key nodes(MPLPK) protocol is proposed.It can recognize all concave/convex nodes in the network as fixed anchor nodes,and simplify the following localization process based on these key nodes.The MPLPK protocol is composed of three steps.After all key nodes are found in the network,a mobile node applying improved minimum spanning tree(MST)algorithm is introduced to traverse and locate them.By taking the concave/convex nodes as anchors,the complexity of the irregular network can be degraded.And the simulation results demonstrate that MPLPK has 20%to 40%accuracy improvements than connectivity-based and anchor-free three-dimensional localization(CATL) and approximate convex decomposition based localization(ACDL).     

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...     

结合共线性因素的无线传感器网络DV-Hop定位算法

无线传感器网络的锚节点近似位于同一条直线上时,构成共线性现象,造成定位数据失真和精度下降.针对大规模无线传感器网络的非测距定位,结合共线性因素提出了一种DV-Hop定位算法,引入Voronoi图将网络划分成若干区域,依据共线性进行锚节点组的选取和提纯.根据跳数阈值的限制,利用每块区域的锚节点信息和符合共线性原理条件的锚节点信息对未知节点进行定位.仿真实验表明,与传统的DV-Hop和共线性算法相比,所提算法能够提高节点定位精度、减少定位误差;对于分布不均匀的网络,能够实现高精度节点定位,并适用于较复杂的环境.     

无线传感器网络中最优分割圆定位算法

为提高无需测距定位算法精度,提出一种最优分割圆定位(OPCL)算法.以节点通信半径做分割圆,将待定位节点附近的锚节点分割为圆内及圆外两部分,定义匹配函数以量化衡量分割结果与实际一、两跳锚节点集合的匹配程度.在一定搜索范围和搜索粒度下,取最优分割圆的圆心作为目标位置.算法综合利用了节点连通性约束及非连通性约束.仿真结果显...     

一种基于凸优化的WSN障碍环境下定位算法

针对传统DV hop算法定位精度较低及定位环境中物体阻碍信息传播导致节点定位失效的问题, 提出一种适用于障碍环境下的高精度定位改进算法. 首先引入一个考虑定位节点的最小跳数误差修正值, 通过该值筛选参与定位的锚节点, 进而优化锚节点的平均跳距; 然后利用三角函数结合两锚节点间的准确距离共同计算未知节点到锚节点的距离; 最后通过对未知节点的位置进行凸优化计算, 使得节点间的数据传播具有最优路径, 优化定位过程, 提高定位精度. 仿真实验结果表明, 改进算法不仅解决了在无线传感器网络障碍环境下难定位的问题, 还可有效提高未知节点的定位精度.     

一种基于移动锚节点的多坐标系定位算法

提出一种分布式节点定位算法:移动锚节点辅助多坐标系定位算法(MBA-MC),用于无线传感器网络节点定位.移动锚节点在WSN节点分布区域内移动,同时周期性发送信标信号,并且在同一位置分别在多个不同的发射功率下发送信标信号.未知位置节点接收信标后估算与锚节点距离范围,然后利用在多坐标系系统下接收的信标信息得到多个扇形的交叠区,并认为交叠区中心就是节点自身位置.仿真结果表明:在相同条件下,本文提出算法比其他算法能取得更好的定位准确性,其全分布式计算定位方式特别适用于大规模的无线传感器网络节点定位.     

基于细菌觅食算法和跳段校正的无线传感器网络定位算法

对目前应用较为广泛的DV-Hop 定位算法进行了分析,针对其在跳段估计及位置计算中的不足,提出了一种基于细菌觅食算法（BFA）和跳段校正的定位算法BFA-HC.该算法首先根据接收信号强度指示（RSSI）阈值优化节点间的跳数,在此基础上基于最小均方误差准则计算锚节点的平均每跳距离,当未知节点获得3 个或以上锚节点的距离后应用细菌觅食算法进行位置估计.仿真结果显示,BFA-HC 算法在不同网络规模、不同网络连通度及不同锚节点比例条件下均可以显著提高传感器网络节点的定位精度.     

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。     

基于电磁波及超声波联合测距的井下定位方法

研究煤矿井下电磁波、超声波联合定位方法,根据井下巷道的空间结构特点,由锚节点和网关节点形成无线传输网络,网关节点布置在巷道的端点,锚节点一字排开等间距吊挂在巷道顶部中央,使巷道内任意位置都至少有两个锚节点接收到移动节点发射的电磁波信号。 移动节点通过判别锚节点电磁波信号强度确定移动节点与锚节点的位置关系;移动节点采用基于超声波的TOF检测方法进行巷道横向测距,移动节点和锚节点节采用基于电磁波信号强度的对数-常态分布模型进行巷道纵向测距,最终确定移动节点的二维坐标。 仿真结果表明,提出的定位方法误差较小,超声波在巷道横向的测距误差很小,巷道纵向50 m范围内,最大误差不超过5 m。 联合定位方法使用少数锚节点获得高定位精度,可以应用于煤矿井下。      

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.     

PRM路径规划算法优化研究

针对限定环境下移动机器人路径规划问题,运用PRM(probabilistic roadmap method)算法进行初始路径规划,并提出一种基于改进的节点增强法与几何平滑策略的路径优化算法.利用节点增强法对初始规划路径进行优化处理,采用新增节点逐步取代原路径节点,减小路径中的拐点个数,从而缩短路径长度.同时采用一个基于几何平滑策略对优化路径进行平滑处理,以达到路径平滑的目的.仿真结果表明,该优化算法不仅能有效降低搜索路径的长度,而且能大幅度提高路径的平滑度.     

基于功率控制的无线传感器网络节点定位算法

针对野外大面积区域、不需要知道节点精确位置的应用场合,提出一种基于功率控制的节点定位算法。采用功率控制方式,分别由3个基站形成包含未知节点的3个圆环,通过计算由3个圆环形成的交叉区域的质心来实现未知节点的定位。仿真结果表明:在方圆800 m范围内,算法的绝对定位误差可达到8 m以下,可定位节点覆盖度可达99%以上。算法的定位精度和可定位节点覆盖度随划分的基站广播功率等级数的增大而提高。该算法不需要部署锚节点,节点间也无须进行信息交换,具有较高的实用性。     

基于幅频矢量匹配的DV-hop定位算法优化

矿井巷道环境复杂多变,DV-hop算法应用于井下定位时效果不理想,因而,基于幅频矢量匹配对经典DVhop算法定位结果进行优化。利用经典DV-hop算法找到井下移动节点位置大致区域,将节点接收到的各锚节点信标信号的幅频矢量与数据库中煤矿巷道各点的幅频矢量相匹配,最终确定移动节点的精确位置信息。仿真结果表明:优化后的DV-hop算法,平均定位精度和定位覆盖率明显优于经典的DV-hop算法;随着锚节点数的增加,优化后的DV-hop算法的平均定位误差呈明显下降趋势。     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明：文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

传感器网络节点的微粒群定位算法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,以微粒群算法为理论基础,加入传感器网络的特征,提出微粒群定位算法。该算法依据未知节点接收到的到锚节点的距离信息,直接搜索出未知节点的位置。实验结果表明微粒群定位算法拥有更高的定位精度,并且抗测距误差更强的优点。     

一种基于局部信息最小二乘法的节点定位算法

针对一些面积较大、节点分布密度过低的实际应用场景中,由于节点间距离测量误差过大而导致定位算法结果精度较低的问题,提出一种根据各邻居节点相关信息划分为若干个局部网络块的节点定位算法.该算法首先将无线传感器网络节点定位技术与机器学习领域中的降维方法相结合;然后根据节点间的距离越近,测量精度越高的规则及在一定通信半径内的各邻居节点相关信息共建网络块;最后将网络块组建成全局坐标系,利用全局构建以及锚节点的具体信息映射出各节点的坐标.仿真实验结果表明,该算法较其他节点定位算法在节点定位精度方面表现更优.