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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

三维无线传感器网络节点定位研究综述

无线传感器网络现在已经在各领域广泛应用,而节点定位技术是其应用中的基础性研究问题之一。从距离相关和距离无关定位算法的角度分析了三维无线传感器网络中几种典型应用的定位算法。论述了该算法的概念及其原理,并对几种定位技术的性能进行了比较和分析。每种算法都有一个应用环境,应根据实际需要进行选择。随着定位技术的发展,定位要求越来越高,移动锚节点定位算法成为了现在研究的趋势。总结了当前无线传感器网络定位算法的优缺点,并提出了对未来研究热点的看法。     

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.     

基于分布式的无线传感器节点定位算法研究

本文分析了无线传感器网络的特点和目前己有的各类定位算法的基本思想及性能,并对现有的几种无线传感器网络分布式节点定位算法进行了深入的研究,从而确定了有效的定位算法对每个节点的位置具有重要的理论意义与实用价值。     

基于Semidefine Programming算法的无线传感器网络节点定位研究

首先在无线传感器网络模型假设下给出了模型、相关概念和定位过程的介绍,然后利用Semidefine Programming定位算法对无线传感器网络节点定位方法进行了研究。经过仿真实验证明,Semidefine Programming算法可以有效降低网络的成本,而且对定位精度的改进效果也非常明显。     

应用无线传感器网络实现移动机器人的节点定位

介绍了一种基于无线传感器网络的移动机器人节点定位实现方案,阐述了节点定位的基本原理,给出了节点硬件电路设计和相关的软件工作流程,并通过应用试验,验证该方案具有较好的定位效果。     

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。     

无线传感器网络移动节点定位算法的研究

以大型灾害搜救为背景,在经典的三边定位算法基础上,针对无线传感器网络中节点在定位过程中小范围移动的问题,提出了基于三边定位方法的移动节点定位算法。该算法以节点的通信半径和信标节点与待测节点之间的距离为依据,通过分析这两者存在的关系,可以将待测节点的位置初步划定在一个较小的范围内,再通过多次计算迭代,进一步缩小定位区域,最终实现对待测节点的精度定位。     

一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究

本文分析了基于误差的最小二乘估计定位原理,提出一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。建立所有节点的定位误差之和最小的数学模型,利用遗传算法求解模型的最优解,从而得到未知节点的最优的估计位置。实验仿真结果表明该算法对未知节点的定位精度高,条件简单,适合各种规模的无线传感网络节点的定位。     

无线传感器网络节点自适应惯性权重定位算法

在无线传感器网络定位算法中,为了降低定位误差,提高定位精度,提出一种结合DV-Hop算法和改进粒子群算法的,基于自适应惯性权重的优化定位算法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离。然后采用改进的粒子群算法做后期优化。根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离,对粒子的惯性权重进行动态调整,使其具有动态自适应性。并且利用进化度作为搜索中止条件,加快算法的收敛速度。通过仿真说明,相较于DV-Hop算法和基于已有改进粒子群优化的DV-Hop算法,自适应惯性权重定位算法可以降低平均定位误差,有效地提高了无线传感器网络中节点的定位精度。     

无线传感器网络节点的三维序列内心定位算法

为实现传感器节点的自定位,该文以二维序列定位算法为基础,拓展得到三维序列内心定位算法.利用锚节点两两之间的垂直平分面将定位空间分为边、面和体三类区域,进一步判断排列顺序相关系数的大小,找到前四个大值,求出离未知节点"最近"的四个区域的重心构成的四面体的内心作为未知节点的估计位置,并滤除节点不可能存在的区域.仿真结果表明,该算法不需要增加硬件设施来实现特殊功能,当锚节点数为30～35时,定位误差相对三维序列算法减少约7%.     

无线传感器网络节点调度技术研究

探讨了无线传感器网络的节点硬件体系结构和网络体系结构;论证了无线传感器网络节点调度的必要性和价值;从网络覆盖度及连通性等角度分析了若干较有代表性的节点调度算法.     

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。     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络DV-Hop定位算法中节点个数较少时跳段距离估算误差大,及只有2个锚节点时无法定位等问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法.新算法综合了功率控制和计算全网平均每跳距离等措施,提高了跳段距离估算精度,降低了定位误差;同时针对只有2个锚节点时无法定位问题,采用了2个锚节点的定位模型.仿真实验结果表明,改进算法可以明显提高定位精度和定位覆盖率.