一种改进的布谷鸟搜索移动信标节点定位方法

针对未知节点静止,信标节点移动方式下的无线传感器网络定位问题进行了研究。为进一步提高无线传感器网络节点的定位覆盖率,提出了一种基于改进布谷鸟搜索算法(AF-CS)的多移动信标节点定位算法。通过RSSI定位和DV-Hop算法获取未知节点坐标的粗略值,采用改进布谷鸟搜索算法迭代求解信标节点移动的目标位置,最后对未知节点进行重新定位。仿真结果表明:多移动信标节点定位算法可有效提高对未知节点的定位覆盖率;AF-CS算法对比原始布谷鸟搜索算法(CS)提高了目标函数定位覆盖率,加快了算法收敛速度。在网络拓扑结构变化时,该算法可通过信标节点移动保持对未知节点较高的定位覆盖率。     

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.     

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。     

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.     

应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络。对它的特点进行了分析,明白了网络传感器节点自定位的意义,接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上,文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中,信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后,它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马一罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能,并且与下限法得到的数据进行了比较。     

基于加权虚拟力的无线传感器网络定位算法

针对AHLos算法容易出现误差累积的缺陷,基于邻居信标节点对未知节点的虚拟力,提出了加权虚拟力无线传感器网络定位算法。在虚拟力的作用下,未知节点从估计位置向真实位置移动;与此同时,使用加权因子,对在定位过程中具有不同可信度的信标节点加以区分;最后通过根据精度要求所设定的虚拟力门限值确定最终估计位置。仿真实验结果表明:所提出的新算法较之与AHLos算法,定位精度有所提高。     

基于摄影测量的水下无线传感器网络定位算法

针对水下无线传感器网络节点定位算法存在的水下测距技术实现难度大和未知节点获取多个信标节点位置信息时网络开销大等问题,提出一种基于摄影测量的并发式共线定位算法(PCL).首先,利用矢量水听器阵列获得携带水下节点方位信息的信号;然后引入细菌觅食优化算法(BFO)对信源信号的波达方向(DOA)进行最大似然估计,在获得节点的方位估计后,算法通过判定未知节点与其周围信标节点的共线程度,进一步结合摄影测量原理对满足共线度阈值的未知节点进行坐标解算;最后将已定位的未知节点升级为信标节点进行迭代定位完成定位过程.仿真结果表明:算法在提高节点定位精度的同时,减少了未知节点定位对于信标节点数量的需求.     

基于RSSI和反馈机制的无线传感器网络定位优化算法

在基于无线传感器网络的定位计算中,DV-Hop类算法得到了广泛的应用,如何有效提升定位精度并保持其稳定性是其面临的核心问题之一。平均每跳距离的可获得性和性能的动态变化使得DV-Hop类算法直接应用到不同设置的网络环境中面临巨大挑战。为此提出了一种普适性反馈机制,引入位置调整因子和基于RSSI的跳距优化算法,在未知节点与信标节点之间建立位置信息的反馈链路,通过多种网络模型的仿真计算结果表明,在资源变化的网络计算环境中,所提出的定位算法能够显著地提高定位精度,且具有更强的稳定性。     

一种改进的加权质心定位算法

针对无线传感器网络质心定位算法精度不高的问题,提出了一种利用信号强度比值的加权质心定位算法(RR-WCL).系统中的信标节点周期性地发送自身信息,未知节点在收到信标节点的信息之后只记录同一个信标节点的信号强度均值,在收到超过阈值的信标信息后,建立信标节点集合、信号强度集合和信标节点位置集合,最后将未知节点接收到的信标节点信号强度的比值作为加权因子进行定位.仿真和真实系统实验结果表明,RR-WCL算法在不同环境下表现稳定,随着信标节点数目的增加,与质心算法相比,其定位精度可提高6.4%～37.25%,与加权质心算法相比,其定位精度可提高5.12%～11.23%.     

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。     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

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.     

基于簇内RSSI测距改进的DV-Hop算法

针对DV-Hop定位算法在实际环境中的定位精度较低、通信量较大等问题,在DV-Hop定位算法的基础上提出了一种基于簇内RSSI测距改进的DV-Hop定位算法.该算法利用以信标节点为簇头的分簇策略后,信标节点只发送校正值给其邻居节点,无需泛洪广播,且未知节点只需被动接收,无需交互通信,从而降低网络通信总量;簇内节点利用RSSI测距方案计算其与最近信标节点的距离,相比DV-Hop定位算法以校正值代替一跳通信范围内的所有节点距离更加精确,从而提高节点定位精度.     

WSN定位算法中信标节点的摆放与选择

目前已有的无线传感器网络节点自定位算法研究中,针对信标节点的研究较少,而如何选择信标节点,以及信标节点如何摆放,都对定位精度有比较大的影响.为了定量地研究这个问题,首先证明了信标节点摆放方法与节点是否能被定位之间的关系的一个定理,然后给出三维空间中信标节点的摆放方法,最后提出一种基于线性方程组的条件数的信标节点选择算法,以便尽可能地提高基于测距的未知节点自定位精度.     

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.     

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。