MDS-MAP算法的改进及在室内车辆定位中的应用

为了解决现代化大型停车场寻车难的问题,提出一种基于无线传感器网络的定位算法。即以经典的MDS-MAP(multidimensional scaling-map)节点定位算法为基础,在全局范围内选择1个一跳的邻居节点子网,对其进行相对定位;结合极大似然估计法,计算出其余节点的相对坐标;利用锚节点的坐标信息,得到网络内所有待测节点的绝对坐标。仿真结果表明,改进后的算法可以解决停车场形状不规则及车辆随机停放等情况所造成的网络空洞问题。因此,该算法能在很大程度上提高定位的精确性,适用于大型室内停车场的实际情况。     

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.     

基于量子遗传算法的WSN三维定位方法

为了减小测距误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,本文提出一种基于量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)的三维定位方法。该算法调整参数少,简单易实现。首先通过RSSI测量未知节点和锚节点之间的距离;然后使用新的量子旋转门及旋转角度解决多维空间的局部最优问题;最后根据量子遗传算法的快速收敛性和平衡的全局与局部搜索能力进行寻优,提高无线传感器网络的定位精度、仿真结果表明:算法的定位精度、稳定性及抗干扰能力相较于最大似然法有了明显的提高。     

基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位

经典模拟退火、遗传算法等是无线传感器网络节点非测距定位广泛使用的方法,但是它们都存在:①容易陷入局部最优,难以实现全局最优,定位精度不高;②计算较复杂,能耗较多等问题.提出了基于量子退火算法的无线传感器网络节点定位方法,利用量子隧穿效应,可以较快地穿透能量势垒由局部最优到达全局最优,简化了计算,提高了计算速度.通过仿真实验验证,该算法与传统的遗传算法和经典模拟退火算法相比,提高了精度,降低了能耗.     

基于改进的微粒群算法的WSN节点部署策略

在无线传感网络部署中,必须保证无线传感器节点能够有效地覆盖被监测区域.为了减少节点部署时产生覆盖盲区,提高网络的覆盖率,本文提出了一种基于改进微粒群算法的无线传感器网络节点部署优化策略,以网络的覆盖率为适应值函数,将传感器节点的部署问题转化为目标优化问题,通过采用k-means聚类算法划分子种群,并且对子种群进行动态重...     

基于临时锚节点的改进蒙特卡罗节点定位算法

针对当前移动无线传感器网络节点定位算法中存在的定位过程需要大量锚节点参考定位、定位成本过大、采样效率过低及计算能耗过大的问题,提出一种基于临时锚节点的改进蒙特卡罗节点定位算法.首先基于一跳范围内的锚节点和选择的普通节点作为临时锚节点进行定位,构建了节点的初始采样区域,以提高定位精度和定位覆盖率,然后通过新的重采样方式节...     

基于混沌小生境狼群算法的高密度无线传感器网络高能效分簇方法

无线传感器网络节点能量通常由能量有限的电池供应,如何在对节点进行分簇的同时减小通信能耗是研究中的一个重要问题。提出了一种基于混沌小生境狼群算法的高密度无线传感器网络能量高效分簇方法,通过智能选取簇头位置来降低无线传感器网络的单轮通信能耗。在不同节点数和簇头比例的条件下,分别采用了粒子群算法、量子遗传算法、模拟退火算法和混沌小生境狼群算法进行了无线传感器网络分簇。仿真结果表明,基于混沌小生境狼群算法的无线传感器网络分簇能够有效降低无线传感器网络的整体单轮通信能耗和平均节点通信能耗,有效提升了能量利用效率。     

基于移动锚节点的粒子群优化定位算法

在无线传感器网络的一些应用环境中,无线信道损耗模型参数未知,无法直接基于RSSI测距定位。本文针对这类应用环境,研究并提出基于移动锚节点的粒子群优化定位算法,利用移动锚节点代替传统典型算法中的静态锚节点,并将节点定位问题抽象为非线性约束优化问题,利用粒子群优化技术求解定位。仿真、分析结果证明,该算法定位精度较高,对环境噪声变化具有较强的适应能力。     

基于相关向量机的传感器节点定位方法

为了改善无线传感器网络节点定位的精确度,提出一种基于相关向量机的传感器节点定位方法.收集RSSI信号,采用核主成分分析提取其中重要的定位特征,采用相关向量机对特征向量和位置信息之间的关系进行拟合,建立传感器节点定位的回归函数.利用仿真实验分析传感器节点的定位效果,结果表明,基于相关向量机的传感器节点定位方法可以获得高精度的传感器节点定位结果,节点定位的实时性较好.     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

一种基于最小路径的多播路由优化算法

信息物理融合系统(Cyber-Physical Systems,CPS)底层是传感器、控制器和执行器等异构节点构成的无线自组网络,不同节点之间需要通过通信网络传送给感兴趣目标节点,传统的无线自组织网络一般采用单播或广播技术,但是这些往往实时性不高,通信开销大,不利于在CPS中受限节点间通信.该文针对信息物理融合系统中无线多播路由问题构建网络模型,演化为最小路径问题,数学模型为约束Steiner最小树问题,并针对该NP难问题通过启发式算法求解,再通过贪婪思想构建一种最小路径多播路由算法.最后通过与uCast以及SenCast等经典的多播路由算法仿真比较,得出其算法在实时性以及能耗等方面性能优异.     

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。     

WSN中一种平衡节点能耗的分簇算法研究

针对无线传感器网络(WSN)中能量消耗和节点死亡过高的问题,在分析LEACH-C集中式分簇算法的基础上,提出了一种基于量子行为粒子群优化的WSN分簇算法.考虑到模拟退火算法在执行算法过程中的复杂性,利用具有全局搜索能力和收敛速度快等特点的量子行为粒子群优化算法,代替模拟退火算法对LEACH-C分簇算法中簇头的选取进行优化.通过MATLAB仿真分析,改进后的算法有效延长了传感器节点的生命,平衡了各节点的能量,提高了WSN的整体性能.     

基于最小跳数改进的三维DV-Hop定位算法

节点定位技术在三维无线传感器网络应用中发展迅速,DV-Hop定位算法通过计算节点间的距离来对节点进行定位,针对这种定位算法存在依赖网络节点分布情况、定位精度低且不稳定等缺点.提出一种基于最小跳数修正的三维DV-Hop定位算法,使得节点间的跳数更加精确.仿真结果表明,改进的双通信半径定位算法比传统的三维DV-Hop算法具...     

一种基于RSSI校正的加权质心定位算法

节点自定位技术一直是无线传感器网络中的关键技术,而基于接收信号强度指示(RSSI)的定位技术则是目前的研究热点。在对传统的加权三角形质心定位算法分析的基础上,提出了一种改进的定位算法。在测距阶段,将信标节点之间的距离和信号强度同时作为参考来校正RSSI值;在定位阶段,对传统加权三角形质心定位算法的权值进行修正。通过仿真证明改进算法比传统算法的定位精度有明显提高。     

基于无线传感节点到达时间差的定位算法设计

针对无线传感器网络节点定位的问题,深入研究了基于节点信号到达时间差的定位算法,为了提高定位的精度采用基于多点的极大似然估计算法实现无线传感器节点精确定位的需求．重点对无线传感器节点定位过程中各节点的时间同步问题进行了详细设计,给出了一种基于无线传感节点到达时间差的定位算法详细设计方案,经仿真测试表明,设计的无线传感节点定位精度在96．7％以上．     

基于三重修正的WSN节点定位方法

由于无线传感器网络中需要对未知节点定位,但是传统定位方法存在定位精度低的缺点。为了有效应对传感器网络定位误差较大的问题,该文提出一种基于三重修正的定位算法。首先,给出了新的计跳机制计算公式;然后,结合质心定位算法来计算未知节点的跳距;再利用最小二乘法对未知节点与锚节点间的距离矩阵进行修正;最后,利用高斯牛顿法对未知节点与锚节点所组成的非线性方程组进行优化求解。另外,再通过Matlab进行仿真实验,分析了不同因素对定位误差的影响。通过对比其他3种定位算法的定位效果,验证了该文所提算法能够有效提高定位精度。     

一种基于核方法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的分布式网络技术,被认为是21世纪改变世界的十大革新技术之一。定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,实现传感器节点自定位是提供监测目标位置信息的必要条件。而实现高效、可靠、准确的节点定位对目标跟踪具有重要意义。不幸的是,环境噪声使得节点的定位精度降低。基于此,该文提出一种基于核方法的无线传感器网络定位算法。实验表明,在WSN中通过采用卡尔曼滤波的核方法定位算法,一定程度上减少了随机噪声对节点定位精度的影响,有效的降低了系统定位误差,实现一定程度的抗干扰。     

基于连续回归的无线传感器网络多跳定位算法

针对传统的多跳定位算法容易受网络各向异性影响、导致定位性能不稳定的问题,该文提出一种基于连续回归的无线传感器网络多跳定位算法。通过连续回归模型构建了跳数与欧式距离的映射关系,将定位过程模型化为回归预测。理论分析和仿真结果表明,改进后的算法提高了定位精度,避免了网络拓扑各向异性对算法性能的影响,算法计算开销小,参数少,因而可适应于节点分布不规则的无线传感器网络,具有工程应用价值。     

基于DV-Distance的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,而节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一.由于无线传感器的节点数量非常大,致使利用GPS定位装置收集节点位置信息的代价将会很大.因此,研究能够适应无线传感器网络节点位置信息的算法是极其重要的.本文重点对距离无关的定位算法中的DV-Distance算法进行了研究,通过MATLAB软件平台对DV-Distance算法进行了仿真实现,结果表明不同信标节点密度时,定位算法的定位误差不同,而当存在障碍物及GPS误差也会影响定位误差.