基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法

针对传统蒙特卡罗定位算法采样效率低,对锚节点密度要求高的特点,本文基于蒙特卡罗定位算法MCL提出一种改进的移动传感器网络的节点定位算法IMCB.该算法利用历史锚节点信息和RSSI测距,以及运动模型的改进对待定位节点的位置采样范围进行了进一步限制,对有效采样点的权重进行了区分.仿真结果表明:该算法的定位精度相比MCB算法提高了16.6%.     

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RSSI测距的井下人员区域定位算法

在煤矿井下人员定位系统中,常用的是基于无线传感器网络的定位方法,其中最适合实际应用的是基于接收信号强度指示(RSSI)的定位方法.为了进一步提高定位精度,针对煤矿井下特殊的巷道结构和复杂的电波传播环境,首先提出信标节点均匀间隔交叉分布模型.然后根据已知信标节点精确位置求得定位区域内RSSI测距误差的权值,通过引入比例调整因子、距离修正因子和差分平均因子,对目标节点的测距误差进行修正,获得区域内信标节点与目标节点之间较精确的距离量,最后利用加权质心定位算法对目标节点进行定位.仿真结果表明,该算法能够有效的提高目标节点的定位精度,尤其在沿巷道走向的水平方向上比其竖直方向的精度更高,该方法更适合煤矿井下特定的线型结构环境.     

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RSSI测距的WLS定位算法

结合信道模型与实际测试得出的距离越远误差越大的特点,提出一种加权最小二乘估计（WLS）算法用于未知节点的坐标定位.在定位过程中首先通过加权计算获得信道衰落因子;然后利用WLS算法得到未知节点的坐标,并推导了测距和定位的误差公式.仿真实验表明WLS算法的硬件复杂度与最小二乘（LS）算法相同,而定位精度有较大提升,并验证了...     

基于无线传感器网络的分布式山体滑坡预警监测

设计了一种采用无线传感器网络作为主要技术手段的山体滑坡预警监测系统.研究核心是滑坡体应力数据的统计模型以及相应的分布式监测算法.应力数据通过高斯变量平均过程(VMGP)来建模.在滑坡预报中,漏报率是衡量监测系统性能好坏的标准.把分布式监测算法和传统的中心监测算法作了对比分析,实验从滑坡漏报率分析得到前者的性能优于后者,从而验证了分布式监测算法的可行性.     

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.     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术

研究了无线传感器节点定位问题,在三边测量法定位基础上提出了一种基于RSSI的灵活的节点定位机制(FTL).其基本思想是采用三个普通信标节点,利用节点间的协作形成未知节点存在的有效误差区域,通过一跳及两跳邻居节点辅助完成定位.仿真显示该机制比现有的基于RSSI的三个普通信标节点分布式定位算法对未知节点与信标节点相对位置要求降低,在平均测距误差为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

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RSSI的无线传感器网络改进定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,分析了基于RSSI测距定位的ERSS算法,研究了RSSI值的预处理方法,修正了质心法中的加权因子,避免了权值选取的不合理性,从而实现了对ERSS算法的改进.仿真实验表明,采用这种改进定位算法可提高距离计算的精度,获得较为精确的定位.     

基于RSSI的无线传感器网络定位算法研究

 Ecolocation是一种基于RSSI的定位技术,算法中基于约束表的构造存在不完善之处.针对定位算法存在的误差问题从2个方面进行如下改进：首先规范构造约束表的数据源,统一采用RSSI值;其次统一序列排序比较对象,以未知节点的源数据为共同的比较基准.给出了改进算法的实现流程,并对算法的性能进行了仿真研究.仿真结果表明,改进算法的时间略有增加,而定位精度得到明显提高,随着锚节点数的增加,定位误差明显减小.     

基于RSSI的改进四边测距机器人定位算法

基于接收信号指示强度的测距特性和三边测距定位原理,提出了应用于机器人定位的改进四边测距定位算法,引入加权质心定位算法的思想,通过距离因子控制各个锚节点对定位精度的影响,并将锚节点之间的距离和信号强度作为修正RSSI的参考值。仿真结果表明,该算法不仅可靠性高,有效避免了信息淹没现象,而且在不增加通信成本的基础上提高了机器人的定位精度。     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

基于迭代双通信半径的传感器网络DV-Hop算法

为了提高DV-Hop算法的定位精度,提出了一种基于迭代双通信半径的DV-Hop改进算法。首先针对当前网络拓扑结构选取一个合适的通信半径,并用它与节点的默认通信半径一起估计信标节点间的平均每跳距离,最后使用迭代算法对得到的平均每跳距离进行修正,选择误差最小的平均每跳距离对未知节点与信标节点间的距离进行计算。仿真实验结果表明,改进算法在不明显提高算法复杂度与通信量的基础上大大提高了定位精度。     

煤矿井下基于RSSI校正测距的WSN节点定位算法

针对煤矿井下人员及设备定位监控严重不足的情况,提出了基于RSSI校正测距的WSN节点定位技术。模拟井下环境,使用协议分析仪Packed Sniffer嗅探节点接收RSSI值,以确定环境参数;采用高斯理论模型过滤RSSI值,利用对数-正态分布理论模型计算距离;最后应用改进的三边质心定位算法求得未知节点坐标。RSSI校正测距定位与CC2431定位引擎定位的误差对比表明,文中所提算法的定位性能较好。该研究为井下无线传感器网络定位系统的设计提供了参考依据。     

滑坡地质灾害无人监测预警平台设计

为远程实时监测边坡稳定状态并及时进行滑坡地质灾害预警,减少人员财产损失,设计了一种滑坡地质灾害无人监测预警平台。提出了短距离自组织无线传感网络和北斗短报文/GPRS远程通信技术相结合的无线数据传输方案,以及边坡地表变形、地下变形、内力、水文、环境等参数的低功耗传感检测方案,进而实现了免线缆的滑坡地质灾害无人监测硬件平台;建立了滑坡地质灾害预测预警系统软件平台,实现边坡监测数据的阀值预警、边坡稳定性辅助分析和远程支援专家数据访问与会商等功能。该系统平台具有部署维护成本较低、功能全面实用的特点,在边坡稳定性参数监测和滑坡地质灾害的预测预警方面具有一定的推广价值。     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点的采集数据的有效性.在基于RSSI的定位算法中,Euclidean算法由于通信开销小,但是定位精确性较低,对Euclidean算法进行了改进,改进算法无需增加额外开销,提高了定位精确性.     

遗传算法的DV-Hop算法改进

DV-Hop算法中,平均每跳距离是影响定位精度的因素之一。针对平均每跳距离带来的定位误差,对锚节点和未知节点的平均每跳距离进行了改进和优化。首先引入遗传算法计算锚节点的平均每跳距离;然后利用跳数小于等于3的锚节点的平均每跳距离加权处理未知节点的平均每跳距离,减少平均每跳距离带来的误差。仿真结果表明,在不增加硬件开销的基础上,改进算法能够有效提高算法的定位精度,并且具有较好的稳定性。     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

针对 DV-Hop 算法在无线传感器网络节点分布不均匀时定位误差比较大的问题,提出了一种针对 DV-Hop 的改进定位算法。该改进算法主要是利用 RSSI 测量技术增加锚节点;在给定约束下引入“可能存在区域”这一概念,并以该可能存在区域的面积作为目标函数,对未知节点的位置利用非线性共轭梯度法进行逼近,从而使节点定位误差达到最小。通过仿真验证了节点通信半径和锚节点比例对定位误差的影响,结果表明,该改进算法将节点定位精度提高了5％～10％。