基于微电网的DV-hop改进算法

针对微电网监控系统中海量信息数据处理时,大量数据的传输可能会导致无线传感器网络崩溃与数据丢失等问题,提出了一种基于微电网的无线传感器网络的改进DV-hop算法。首先,将边缘计算技术应用于微电网,改进微电网监控系统结构;其次,在改进微电网监控系统基础上,将基于平均加权方法与跳数加权方法的DV-hop算法有机结合,得到新的改进算法,使得无线传感器节点定位误差缩小至0.60。仿真结果表明:基于平均加权方法与跳数加权方法提高了传感器节点定位精度。     

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.     

基于改进DV-Hop算法的无线传感器网络定位研究

在分析DV-Hop算法特点的基础上,提出了改进DV-Hop算法的无线传感器网络定位方法,通过粒子群优化算法优化每跳平均距离误差函数,经过多次迭代寻找最优解,使得未知节点与信标节点之间的跳段距离更加精确,通过三边测量法计算出的未知节点位置较精确,通过仿真实验表明：改进DV-Hop算法相比DV-Hop算法平均定位误差率低,定位效果良好.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络无需测距定位算法中典型的DV-Hop算法在不同参数设置时存在定位误差及定位时间差异较大的问题，分别分析并仿真了对定位误差和定位时间有较大影响的节点个数、网络平均连通度及监测区域等几个重要参数，考虑到无线传感器网络能量及成本的限制，通过仿真结果分析得出，网络平均连通度和节点个数分别对DV-Hop算法的定位精度及定位时间起主导作用。理论分析与仿真结果表明，在不同监测区域内，在确保DV-Hop算法低能量消耗的基础上，参数优化后的算法有效地降低了节点的定位误差。     

基于TOA的无线传感器网络时间同步与定位联合算法

文中研究无线传感器网络中时间同步与节点位置坐标联合处理的问题,并且提出了一个可以联合精确估计未知传感器节点时钟偏差和未知坐标的算法,新提出的联合时间同步与定位算法采用加权最小二乘方法,相比于极大似然等迭代估计器,该方法具有更低的复杂度。理论分析表明在低信噪比情况下,算法精度可以达到克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)。计算机仿真实验结果也证明算法可以达到理论分析的精度要求。     

粒子群算法修正测距的无线传感器网络节点定位

为获得理想的节点定位结果, 设计一种基于粒子群修正测距的无线传感器节点定位算法. 首先对经典无线传感器节点定位算法DV-Hop的工作原理进行分析, 找到导致测距误差的因素; 然后用粒子群算法对无线传感器节点之间的测距进行修正, 以减少节点间的测距误差, 并对标准粒子群算法的不足进行相应的改进; 最后通过仿真实验与当前经典无线传感器节点定位算法进行对比测试. 测试结果表明, 在相同工作环境下, 该算法提高了无线传感器节点的定位精度, 且未增加额外硬件开销.     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络DV-Hop定位算法中信标节点与未知节点之间的平均跳距估算误差较大的问题,提出一种改进的DV-Hop算法并进行仿真检验。改进后的算法对传统算法中节点每跳距离选取进行了调整,还采用加权平均法计算节点平均每跳距离。仿真结果表明,改进的DV-Hop算法显著提高未知节点的定位精度。     

无线传感器网络中节点的非测距定位算法

针对无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)中节点定位,提出了一种低消耗的节点自身定位算法.本算法先将检测区域划分网格,根据节点接收的信号强度,初步缩小定位范围,然后以DV-Hop算法原理为基础,用跳数比率构建Apollonius Circle,最终确定节点位置.该算法不需要任何额外的硬件支持,实验结果表明在锚点比例约30%,网络基本连通的情况下,网络通信负载较DV-Hop降低近33%,平均定位的精度达到29%以下.     

基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法

针对传统无需测距的无线传感器网络定位算法(DV-Hop算法)在估算距离时因存在较大误差而导致定位精度不高的问题,文中提出了基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法.该算法引入最优辅助估距锚点,未知节点每次在估算距离时,首先依据所需估算的距离寻找最优辅助估距锚点,再按其估距所属类型进行估距计算,以提高距离估算的精度.为进一步提高定位精度,文中算法在三边定位法中引入"非线性-跳数"加权因子,通过它获得未知节点最终估计坐标的期望.仿真实验结果表明,在适当增加通信开销的条件下,文中算法的定位精度显著提高.     

无线传感器网络质心定位算法研究

质心算法是无线传感器网络中一种典型的无需测距定位算法。针对不同节点个数、锚节点个数、锚节点单位时间内发送信息的个数以及阈值对定位性能具有较大影响的问题,系统仿真了在固定监测区域内上述参数与定位误差、定位率以及定位时间的关系。通过仿真结果分析得出未知节点的邻锚节点个数是影响定位率及定位精度的主要因素,另外在确保较高定位率的基础上,在固定监测区域内存在较优的参数设置。仿真结果表明,参数优化后的质心算法有效的提高了定位精度及定位率。     

无线传感器网络DV-Hop算法改进与性能

为了提高无需测距的跳距矢量(DV-Hop)定位算法在节点随机分布且拓扑动态变化的无线传感器网络中的节点定位精度,在分析DV-Hop算法实现思想的基础上,针对多边定位法计算出的估计坐标存在较大误差的问题,采用泰勒级数展开法构建了坐标值的数值迭代求精算法,并对改进DV-Hop的性能进行了3个方面的仿真研究:确定了算法迭代步长收敛门限值的选择准则,对比分析了选定门限值条件下DV-Hop算法改进前后的定位性能,给出了不同信标节点和网络节点条件下的统计迭代次数,并以此衡量改进算法的计算量和收敛速度。仿真结果表明,合理选择迭代门限值时,通过适当增加定位节点的计算量,改进算法可明显改善定位精度和定位误差稳定性,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

无线传感器网络中一种改进的加权质心定位算法研究

在无线传感器网络的应用中节点的定位信息是非常重要的。本论文提出一种改进的加权质心算法,该算法是基于平面多边形定点凹凸性原理进行实现的,算法中选择自由传播模型和对数距离路径分布模型来计算无线电波传播过程。改进的质心算法能够提高定位的精度,仿真实验验证了该算法的平均定位误差,仿真实验结果表明,在相同的条件下,该算法的定位精度高于加权质心算法。     

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％。     

粒子群算法在无线网络节点位中的应用研究

随着无线通信技术的发展以及物联网设备在室内环境的广泛部署,作为物联网服务的重要支撑技术之一的无线传感器网络的位技术再一次成为工业界和学术界的研究热点。本文根据DV-Hop算法在无线传感器网络位过程中存在的误差问题,引入粒子群算法对位误差进行优化,提出PSO-DV-Hop算法。仿真实验结果表明,本文提出的PSO-DV-Hop算法(基于粒子群算法的DV-Hop位算法)的位精确度较DV-Hop算法提高25%左右,在实际应用中具有重要的参考意义。     

无线传感器网络协同定位算法

针对无线传感器网络中基于RSS的定位算法存在的不足,提出一种协同定位算法。该算法包含2个方面：一是引入参考信标节点,以增加节点定位的容错性;二是采用狄克逊(Dixon)检验法剔除异常RSS值,同时引入RSS标准差阈值和学习模型,减小基于RSS的测距误差,有效提高定位精度。通过仿真实验对算法性能进行了评估,结果表明,该算法定位精度得到了有效提高,健壮性和稳定性较好。     

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。     

基于虚拟力的无线传感器网络多跳定位算法

通过引入虚拟力导向的节点移动方式,将未知节点接收到锚节点信息的个数作为计算虚拟力的参数,提出了基于虚拟力的无线传感器网络多跳定位算法。算法继承了DV-Hop(distance vector-hop)定位成功率较高的特点,通过优化网络布局的方式,使得定位过程中校正值的估算和选取更为合理。指出了该定位算法的关键技术,并对其进行了仿真验证。仿真结果显示该算法能够显著地提高节点的定位精度,并能够有效地提高节点对传感区域的覆盖率。     

基于虚拟力的无线传感器网络多跳定位算法

通过引入虚拟力导向的节点移动方式,将未知节点接收到锚节点信息的个数作为计算虚拟力的参数,提出了基于虚拟力的无线传感器网络多跳定位算法.算法继承了DV-Hop(distance vector-hop)定位成功率较高的特点,通过优化网络布局的方式,使得定位过程中校正值的估算和选取更为合理.指出了该定位算法的关键技术,并对其进行了仿真验证.仿真结果显示该算法能够显著地提高节点的定位精度,并能够有效地提高节点对传感区域的覆盖率.     

基于改进距离向量算法的无线传感网定位研究

为了解决传统距离向量-跳段(DV-Hop)定位算法的精确度受限问题,提出了一种基于跳段大小校正和定位优化的改进DV-Hop算法。根据参考节点之间实际距离和估计距离的差异,计算出整个网络中有效的跳段大小,未知节点和参考节点之间的跳段添加了校正值,而接收信号强度指示(received signal strength indicator,RSSI)的数值用于校正单跳的距离,应用莱文贝格-马奈特(Levenberg-Marquardt,LM)算法来估计每个传感器的优化位置。在求值的过程中,研究了影响距离向量-跳段定位精确度的各种因素。仿真结果表明,与传统的DV-Hop和一些现有的改进算法相比,提出算法的定位精度有所提高。     

异步无线传感网络同时定位与跟踪算法

针对异步无线传感网络环境下同时节点定位和目标跟踪问题,提出了一种可以同时进行传感器节点定位和目标跟踪的算法.该算法利用增广状态向量法对目标状态和节点位置进行同时估计,并利用固定点平滑算法对目标状态进行最优估计,实现了异步无线传感网络环境下的目标状态的最优估计以及节点位置的估计.结合节点位置和目标状态的增广状态向量取代了传统目标跟踪算法中的状态向量,在滤波算法中被用于节点位置和目标状态的同时估计.仿真实验证明:在相同的测量次数和通信次数情况下,本算法不但能够取得更高的节点位置估计精度和目标状态估计精度,而且能够取得更多目标状态的估计结果.