无线传感器网络测距定位算法改进与分析

在无线传感器网路实际应用中,节点定位技术是重要的支撑技术之一.不同于常规的求解距离等式方程组解法,分别采用MLE(最大似然估计参数)法和最小二乘法,对无线传感器网络测距的定位算法进行改进.非常有趣的是,两种不同方法得到的结果完全一致.最后经过实验评估和算法仿真对比分析测距定位算法改进前后的特性,结果表明改进后的测距定位算法能取得良好的定位精度.     

采用WSVM的三维无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络三维节点的定位精度,针对SVM的核函数构建问题,提出一种基于小波支持向量机(WSVM)的定位算法.首先,收集三维传感器锚节点信号强度,构建支持向量机学习样本;然后,将其输入到小波支持向量机进行学习,建立三维传感器节点定位模型;最后,采用仿真实验对模型性能进行测试.研究结果表明:与传统三维定位算法对比,使用小波支持向量机中的三维传感器节点进行定位时,精度水平得到有效提升,获得更加稳定的节点定位结果,可以广泛应用于实际无线传感器网络系统中.     

一种速度自适应的无线传感网络目标跟踪算法

提出了一种速度自适应的无线传感网络目标跟踪算法,在定位策略上,它利用历史信息对物体的运动趋势进行预测,从而动态调整传感节点的采样频率,达到节约能量的目的;在结果传送方面,引入了SGEAR(Simplified GEAR)路由机制,通过在路由选择的过程中同时考虑地理信息和能量信息来实现在较大范围的负载均衡.该算法实现了对速度大小和方向两个维度的自适应,因此可以在保证定位精确度的前提下有效地延长系统的生命周期.     

基于OODA的能量采集型无线传感器及执行器网络系统应用

无线传感器/执行器网络因为其感知能力与执行能力相结合的特点,非常适合精准农业应用.太阳能具有方便采集、清洁、可再生等特性,是践行精准农业绿色可持续发展,减少资源消耗和保护生态的重要手段.基于观察(Observe)、定位(Orient)、决策(Decide)、执行(Act)的OODA循环模型,将能量采集技术与无线传感器/执行器网络技术有效结合,研究适合无线传感器/执行器网络系统的OODA循环模型.在此基础上,提出一种能量采集型精准农业无线传感器/执行器网络系统框架,分析其组成结构、工作模式,并给出部分软硬件的参考设计及设备选型.由于能量采集机制和精准农业应用的独特性,提出了部分需要研究的关键技术,为下一步研究工作指明了方向.     

基于BP算法的无线传感器网络定位

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）是一种应用广泛的全新的信息获取和处理方式,可以实现复杂的大规模监测和追踪任务。节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.位置估计的精度直接影响WSN后继的网络传输和监测性能。本文利用BP神经元网络方法对定位进行优化,并对测度结果进行验证。结果表明该算法提高了定位精确度。     

一种基于核方法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的分布式网络技术,被认为是21世纪改变世界的十大革新技术之一。定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,实现传感器节点自定位是提供监测目标位置信息的必要条件。而实现高效、可靠、准确的节点定位对目标跟踪具有重要意义。不幸的是,环境噪声使得节点的定位精度降低。基于此,该文提出一种基于核方法的无线传感器网络定位算法。实验表明,在WSN中通过采用卡尔曼滤波的核方法定位算法,一定程度上减少了随机噪声对节点定位精度的影响,有效的降低了系统定位误差,实现一定程度的抗干扰。     

分布式粒子滤波算法在面向跟踪的无线传感器网络中的应用

无线传感器网络在目标跟踪应用中的优势主要体现在跟踪更精细可靠且及时隐蔽,但是由于传感器网络中没有中心控制机制,无线通信的带宽有限,这就要求采用合理的跟踪策略,高效的分布式信息处理算法.将"ad hoc跟踪群"的概念移植到面向跟踪的无线传感器网络中作为传感器的组织策略,并和适用范围较大的粒子滤波相结合实现跟踪任务.仿真实验证明,在不影响跟踪精度要求的情况下,此方案能够降低通信能量开销.     

传感器定位节点的应用设计与实施

将定位功能融入到节点中,设计并实施了一种具有定位功能的传感器网络节点.该节点具有内置定位引擎,通过获取节点间的接收信号强度,转换成相应的距离信息.当获取3个以上已知节点坐标后,采用极大似然估计法给节点定位.实验结果表明,该节点定位精度3 m,可以满足一般传感器网络应用的需要.     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

无线传感网络中分布式粒子滤波的目标追踪算法

在给出无线传感网络的传感器配置模型的基础上,提出了一种分布式粒子滤波DPF(d istributedparticle filter)算法,并实现了对网络中的一个运动目标的追踪。利用传感器模型,可将网络划分为一系列不相联系的传感器组,并在每个传感器组上运行一个局部粒子滤波,通过中心节点将估计状态传递给下一个传感器组的中心节点,依次实施对目标定位、跟踪。为减少网络间的通讯负荷和节约传感器节点能量,使用了高斯混合器模型(GMM),对局部粒子滤波的粒子和相应的权值进行近似;并提出了根据估计误差自适应激活传感器的优化算法。仿真结果表明,基于GMM近似的DPF在保持较高的估计精度的同时,能够大幅度减少网络间的通讯负荷。     

适用于无线传感器网络太阳能系统的MPPT算法

结合无线传感器网络节点的工作特点及光伏供电系统特性,设计了一种新型光伏电池最大功率点跟踪算法。利用光伏电池物理特性中最大功率点随工作环境温度变化的事实,在无线传感器网络节点工作周期内将环境温度测量值引入跟踪算法中,实现系统最大功率点跟踪高可靠性、低复杂性、低成本及较高精度的目标。数学模型仿真及小型光伏电池实际测试结果均...     

无线传感器网络在战场目标跟踪中的应用

介绍了无线传感器网络的基本概念和体系结构,探讨了无线传感器网络技术在战场目标跟踪定位方面的应用原理,实现了一个简易的目标跟踪系统,并对系统运行结果进行了分析。     

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.     

Localization in 3D sensor networks using stochastic particle swarm optimization

Localization is one of the key technologies in wireless sensor networks,and the existing PSO-based localization methods are based on standard PSO,which cannot guarantee the global convergence.For the sensor network deployed in a three-dimensional region,this paper proposes a localization method using stochastic particle swarm optimization.After measuring the distances between sensor nodes,the sensor nodes estimate their locations using stochastic particle swarm optimization,which guarantees the global convergence of the results.The simulation results show that the localization error of the proposed method is almost 40% of that of multilateration,and it uses about 120 iterations to reach the optimizing value,which is 80 less than the standard particle swarm optimization.     

基于概率定位的稀疏无线传感器网络

节点定位是当前无线传感器网络非常重要的一个课题。针对无线传感器的网络节点定位设备过于复杂,成本较高的问题,提出了基于概率定位的算法。该算法在相邻节点间使用步数器和基于概率的测距定位方法,与当前的多数要求良好网络连通性的方法不同,该方法有效解决了稀疏网络下的节点定位问题。根据所设计的实验模型,用实际结果对该算法进行了验证,该算法在稀疏网络中性能良好,具有实用价值。     

无线传感器网络自定位技术

综述了无线传感器网络近年来的自定位技术,介绍了节点定位基本原理,论述了无线传感网络中的测距技术,并探讨了几种定位算法。     

无线传感器网络中的目标跟踪算法

在综合分析大量文献和最新研究结果的基础上,探讨无线传感器网络目标定位和跟踪算法的性能评价标准和分类方法,着重研究近年来该领域具有代表性的算法和特点,给出了比较结果及相应分析,并指出进一步的研究方向。     

Multi-objective optimization sensor node scheduling for target tracking in wireless sensor network

Target tracking in wireless sensor network usually schedules a subset of sensor nodes to constitute a tasking cluster to collaboratively track a target.For the goals of saving energy consumption,prolonging network lifetime and improving tracking accuracy,sensor node scheduling for target tracking is indeed a multi-objective optimization problem.In this paper,a multi-objective optimization sensor node scheduling algorithm is proposed.It employs the unscented Kalman filtering algorithm for target state estimation and establishes tracking accuracy index,predicts the energy consumption of candidate sensor nodes,analyzes the relationship between network lifetime and remaining energy balance so as to construct energy efficiency index.Simulation results show that,compared with the existing sensor node scheduling,our proposed algorithm can achieve superior tracking accuracy and energy efficiency.     

露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运方法研究

针对露天煤矿下多机器人协同煤矿搬运问题,建立了由控制中心、无线网关和无线传感器组成的无线传感器网络来控制多个机器人协同工作.为了实现高效的合作,以任务完成时间衡量机器人的合作效率,提出了基于效率最优的任务分配机制,采用蚁群算法,由控制中心进行集中式任务分配,并通过无线传感器网络告知机器人,实现了多机器人合作.利用无线传感器节点的定位信息,采用基于到达时间差的定位方法实现了机器人定位,使得机器人可在露天煤矿自主搬运煤矿.搭建了无线传感器网络,并用Pioneer III机器人和能力风暴机器人模拟煤矿搬运,模拟结果证明提出的方法可以实现露天煤矿下多机器人的协同控制,使机器人在最短的时间内完成任务.     

无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法

无线传感网络覆盖可以合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取等任务,当前无线传感网络覆盖方法不能对传感网络进行全面覆盖。提出一种新的用于无线传感网络覆盖的网络拓扑结构设计方法,将层次型拓扑结构作为无线传感网络拓扑基本结构,对其进行详细分析后,提出能量高效的拓扑控制算法:以同一概率周期性随机选择簇头,令无线传感网络的总体能量消耗均衡分配至各传感器节点中,实现簇中成员节点数据的均衡分布,完成无线传感网络拓扑结构的设计。实验结果表明,设计的网络拓扑结构可以合理调节传感节点的距离,可以覆盖整个无线传感网络,减少重复覆盖,具有很好的覆盖优化效果。