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。     

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。     

基于虚拟力和果蝇优化算法混合控制水声传感器网络部署策略

提出了基于改进的虚拟力和果蝇优化(Virtual Force and Fruit Fly Optimization,VFFO)算法混合控制水声传感器网络部署优化的方法.该方法首先通过虚拟力算法对传感器节点的初始部署进行优化,以得到较好的初始部署状态;然后通过改进的果蝇算法对水声传感器网络进行重部署,同时分析了算法的移动部署能耗问题.仿真结果表明,该算法在相同能耗下能够得到更高的网络有效覆盖率.     

基于距离的无线传感器网络自定位新算法

文章介绍了常用的基于距离的无线传感器网络自定位机制,在建立定位算法求解数学模型和定位性能描述的基础上,提出了一种新的基于智能估算的节点自定位算法.该算法对所得解进行一次甚至多次的选择优化,以提高定位精度.仿真结果表明,新算法与较常用的极大似然估计定位算法相比能够显著提高节点定位精度.     

无线传感器网络中适于协作定位的全局节点选择

为了有效解决无线传感器网络(WSN)节点定位精度和测距技术复杂性之间的矛盾,基于WSN随机分布特性和天线阵列几何结构约束,通过节点协同形成的虚拟天线阵列对WSN进行定位,提出了一种适于定位的虚拟阵列节点选择方法.仿真结果和理论分析表明,当波达角估计算法的性能满足要求时,该方法具有很强的可行性和优良的定位性能.     

动态传感器网络中距离相关的蒙特卡洛定位算法

动态无线传感器网络的许多应用中定位技术具有至关重要的作用,在这种网络中部署区域内的全部节点不断运动.针对动态传感器网络中的定位问题,在蒙特卡洛方法的基础上提出了一种新的定位算法-距离相关蒙特卡洛(DRMCL).该算法通过利用节点的RSSI测距性能减小预测时未知节点可能存在的交叠区域,提高定位精度.仿真结果表明,对比蒙特卡洛和凸规划等现有的移动传感器网络定位算法,提出的DRMCL可以明显提高定位精度,在运动的过程中,定位精度能够达到20%以下.     

基于信标节点RSSI自校正的WSN三维定位

针对目前无线传感器网络(WSN)三维定位算法中存在的定位精度低、依赖基础设施等同题,在对四边测量法和接收信号强度指示( RSSI)测距模型分析的基础上,提出一种信标节点自校正三维定位算法.该算法将信标节点充当盲节点,得到其RSSI值测量误差和网络定位误差,并在计算中采用加权平均的思想.仿真结果表明:该算法能够提高三维定...     

一种基于网格划分的虚拟力部署算法的研究

针对移动传感器网络节点自部署的覆盖和能耗等关键问题,对部署区域进行正方形网格划分,结合虚拟力算法,提出了一种基于网格划分的修正虚拟力部署混合算法,并采用网格顺序编号法和网格螺旋编号法两种编号方法,分别对该部署算法的性能进行了仿真分析.仿真结果表明,与原始虚拟力算法相比,所提出的算法能更快更高地提高网络覆盖率;同时相较于顺序编号法,采用螺旋编号法时所提出的部署算法节能性能和能量均衡性能更好.     

结合共线性因素的无线传感器网络DV-Hop定位算法

无线传感器网络的锚节点近似位于同一条直线上时,构成共线性现象,造成定位数据失真和精度下降.针对大规模无线传感器网络的非测距定位,结合共线性因素提出了一种DV-Hop定位算法,引入Voronoi图将网络划分成若干区域,依据共线性进行锚节点组的选取和提纯.根据跳数阈值的限制,利用每块区域的锚节点信息和符合共线性原理条件的锚节点信息对未知节点进行定位.仿真实验表明,与传统的DV-Hop和共线性算法相比,所提算法能够提高节点定位精度、减少定位误差;对于分布不均匀的网络,能够实现高精度节点定位,并适用于较复杂的环境.     

基于加权最小二乘法的多舰定位算法

针对双舰定位存在的定位态势要求高、定位精度低等,提出了基于加权最小二乘法的多舰定位算法.该算法的实质是基于多舰侦察设备的测向角度、位置信息,利用纯方位交叉定位原理,建立非线性观测方程;通过泰勒展开将非线性系统转化为线性系统;利用最小二乘原理并考虑测向精度的权重因素,提出了多舰的定位模型.仿真结果表明,定位结果与测向精度和初始态势有关.     

多传感器网络中目标定位的改进算法

为提高多传感器网络中的目标定位精度,基于优胜劣汰的进化思想提出一种改进算法.该算法通过循环运算,剔除明显异常的测距数据后,再对目标点进行定位.首先利用最小二乘法,拟合出目标点的初始概位,然后计算各节点到初始概位的距离与测量数据的相对误差的绝对值及相对误差的平均值,判断该平均值是否达到某一经验值,若未达到经验值,则剔除相对误差最大的节点数据,再进行下一轮运算,直到平均值达到经验值,且确保节点数多于3时,此轮次中估算的概位坐标即为目标点坐标.Matlab仿真实验表明,本算法可有效地提高定位精度.     

激光半主动末修弹目标定位方法研究

在激光半主动末修弹实施弹道修正前,为实时精确得到地面目标相对弹丸的位置,提出利用激光探测器测角信息结合先验弹道的弹丸姿态角和弹道高信息得到目标相对位置的定位算法. 建立了目标定位模型,并利用蒙特卡洛法仿真,分析了弹丸在不同发射角下视角误差、弹丸姿态角误差和弹道高误差对定位精度的影响. 仿真结果表明,弹道高误差对定位精度影响最大,但单项误差因素引起的最大定位误差不超过12 m;弹丸发射角越大,其定位精度相对越高. 提出的目标定位方法简单易行,满足精度和实时性要求.      

Distributed Plume Source Localization Using Hierarchical Sensor Networks

A hierarchical wireless sensor networks (WSN) was proposed to estimate the plume source location. Such WSN can be of tremendous help to emergency personnel trying to protect people from terrorist attacks or responding to an accident. The entire surveillant field is divided into several small sub-regions. In each sub-region, the localization algorithm based on the improved particle filter (IPF) was performed to estimate the location. Some improved methods such as weighted centroid, residual resampling were introduced to the IPF algorithm to increase the localization performance. This distributed estimation method elirninates many drawbacks inherent with the traditional centralized optimization method. Simulation results show that localization algorithm is efficient far estimating the plume source location.     

基于误差修正的混合无线移动定位算法

为了提高无线移动定位精度,提出一种基于最小二乘支持向量机修改误差的TDOA-AOA定位算法。该方法首先通过非线性学习能力强的最小二乘支持向量机对测量误差和NLOS误差进行修正,然后利用TDOA-AOA算法对移动端点位置进行估计,最后通过仿真实验测试LSSVM-TDOA-AOA的定位性能。仿真结果表明,LSSVM-TDOA-AOA提高了移动端点位置估计精度,定位误差明显低于对比算法,可以较好地满足实际无线移动通信定位要求。     

基于视觉-IMU-编码器的SLAM新算法

VINS-Mono算法应用于轮式机器人时,由于惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)加速度计信噪比较小,观测尺度不准确,会出现定位精度下降。对此,提出了一种融合单目相机、惯性测量单元和编码器的改进算法。在VINS-Mono初始化和后端优化的目标函数中,增加编码器测量残差项,直接融合由编码器数据计算的速度,增强尺度的可观性,降低定位累积误差,提高了定位精度。另外,针对车轮打滑造成编码器速度测量不准的问题,利用IMU角速度计测量值计算打滑因子,自适应调整编码器残差项在目标函数中的权重及其鲁棒核函数的阈值,减小车轮打滑对定位结果的影响。在两轮移动机器人上的实验表明,改进算法具有较强的鲁棒性,定位精度比VINS-Mono提高了一个数量级。     

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。