基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

水下无线传感器网络定位算法分析与研究

位置对于水下无线传感器网络来说十分重要,但由于水下独特的环境和水下通信方式,使得原有的定位算法已不适应,为了研究水下无线传感器网络定位算法.分析了水下无线传感器网络的特点,介绍了已有的水下无线传感器网络定位算法和测距方法,提出新的算法应主要考虑在节能方式下的迅速定位.     

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.     

无线传感器网络定位理论和算法研究

无线传感器网络在目前社会发展和个人生活中有着广泛的应用,作为无线传感器网络设计实现及应用当中的关键组成部分,定位技术承担了提供位置信息服务的重要作用,属于无线传感器网络的支撑技术之一。本文首先对无线传感器网络定位理论进行叙述,分析了目前定位系统及算法的不足,然后结合当前典型定位算法设计思想及适用范围,对其网络定位理论及算法的未来研究方向进行探索。     

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。     

基于概率定位的稀疏无线传感器网络

节点定位是当前无线传感器网络非常重要的一个课题。针对无线传感器的网络节点定位设备过于复杂,成本较高的问题,提出了基于概率定位的算法。该算法在相邻节点间使用步数器和基于概率的测距定位方法,与当前的多数要求良好网络连通性的方法不同,该方法有效解决了稀疏网络下的节点定位问题。根据所设计的实验模型,用实际结果对该算法进行了验证,该算法在稀疏网络中性能良好,具有实用价值。     

基于IAPIT的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络的应用领域涵盖军事、医疗、环保以及交通等。由于涉及到体积、功率和成本一些因素的限制,现在流行的全球定位的系统和无线传感器网络的节点定位并不配套。所以,探讨符合无线传感器网络的定位算法有着广泛的实际应用价值和非常重要的理论价值。研究了无线传感器网络中IAPIT的定位算法,就不一样的节点通信半径和锚节点比例,仿真比较探讨APIT算法和IAPIT算法的性能。从实验可以看出,IAPIT算法和APIT算法比较,大大增加了定位覆盖率。无线传感器网络的定位精度基本能够满足应用的需求。     

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.     

基于zigbee和量子遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究

为提高传统无线传感器网络节点定位算法精度和定位速度,提出一种基于量子遗传算法的无线传感器网络定位算法。算法通过分析未知节点通信半径范围内的锚节点数量及约束关系,建立节点定位优化模型,对约束范围内节点进行采样,运用传统轮盘赌选择法选取初代种群,最后通过量子旋转门对种群中染色体进行变异及循环迭代,直到达到设定目标值。此后分析现有停车场实时性不高的缺点,提出了一种基于上述定位算法的智能停车场管理系统。以zigbee协议栈为基础,协调器进行组网,参考节点依次加入网络对系统进行检验,结果表明,该无线传感器定位算法可以满足大多数高精度、高实时性应用场合。     

三维无线传感器网络节点定位研究综述

无线传感器网络现在已经在各领域广泛应用,而节点定位技术是其应用中的基础性研究问题之一。从距离相关和距离无关定位算法的角度分析了三维无线传感器网络中几种典型应用的定位算法。论述了该算法的概念及其原理,并对几种定位技术的性能进行了比较和分析。每种算法都有一个应用环境,应根据实际需要进行选择。随着定位技术的发展,定位要求越来越高,移动锚节点定位算法成为了现在研究的趋势。总结了当前无线传感器网络定位算法的优缺点,并提出了对未来研究热点的看法。     

基于分布式的无线传感器节点定位算法研究

本文分析了无线传感器网络的特点和目前己有的各类定位算法的基本思想及性能,并对现有的几种无线传感器网络分布式节点定位算法进行了深入的研究,从而确定了有效的定位算法对每个节点的位置具有重要的理论意义与实用价值。     

基于灰色预测的无线传感网络路由优化算法研究

无线传感网络路由链路节点分布混乱,导致路由算法稳定性降低,提出基于灰色预测的无线传感路由优化算法.构建无线传感器网络路由节点定位模型,实现传感器节点自主链路分层转发控制,构建无线传感节点控制模型,提高路由探测的参数识别能力;采用灰色关联预测方法,建立无线传感网络路由探测模型,根据路由探测结果,获取教务数据采集系统无线传...     

无线传感器骨干网络路由算法

针对当前无线传感器骨干网络路由算法无法平衡能耗和数据传输之间的矛盾, 导致无线传感器骨干网络路由的数据传输时延较大, 无线传感器网络吞吐量较小的不足, 以提高无线传感器网络整体性能为目标, 设计一种新的无线传感器骨干网络路由算法. 首先分析无线传感器网络的工作原理, 并建立相应的路由模型; 然后引入机器学习算法对无线传感器骨干网络路由中的无线传感器节点能量进行实 时预测, 选择能量大的无线传感器节点进行数据传输, 构建能量消耗最小的无线传感器骨干网络路由; 最后与其他无线传感器骨干网络路由算法进行对比测试. 测试结果表明, 该算法的无线传感器骨干网络路由能耗较小, 无线传感器网络数据传输可靠性高, 加快了无线 传感器网络数据传输速度, 无线传感器骨干网络路由整体性能明显优于其他对比算法.     

无线传感器网络质心定位算法的OPNET仿真实现

在研究无线传感器网路节点定位技术的过程中,针对搭建硬件实验平台不易实现的问题,使用OPNET MODELER对节点定位技术进行仿真建模.在分析无线传感器网络特点的基础上,合理选择无线链路的管道阶段,构建接近真实的无线网络环境,给出了仿真模型,精确刻画了质心定位算法在网络节点定位中的具体应用过程.结果表明,通过建立节点、...     

基于TinyOS无线传感器网络的RSSI定位方法

节点定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一,节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提。本文针对无线传感器网络节点定位的需求,研究适合在TinyOS平台下的RSSI测量定位方法。本文介绍了无线传感器网络节点的硬软件设计方法,分析了RSSI测距的基本原理和传感器网络节点定位的基本算法。实验证明了在TinyOS平台下采用RSSI定位方法,可以满足无线传感器网络节点定位的要求。     

无线传感器网络节点定位技术的研究

节点定位技术是无线传感器网络中的重要技术之一。本文分析了无线传感器网络的节点定位算法的原理和分类,着重介绍和分析了3种分布式非测距节点定位算法,最后给出了下一步工作。     

基于WSN的DV_Distance定位算法研究

近年来,无线传感器网络的节点定位技术得到了广泛的研究和关注,确定事件发生的位置是无线传感器网络的功能之一,对无线传感器的研究起着至关重要的作用。本文针对DV_Distance定位算法得到的距离值误差较大的问题,提出一种定位精度相对较高的改进型DV_Distance算法。     

ZigBee系统中基于RSSI算法的定位方法研究与实现

在分析无线定位技术在无线传感器网络中的应用现状以及目前常用定位算法的基础上,研究如何基于RSSI算法的主要思想并结合三边测量算法对移动节点实现定位.并基于ZigBee系统芯片CC2530组建了无线传感器网络,完成了软硬件设计与实现,最后通过实验验证了该研究的有效性和可行性.     

一种DBSCAN聚类点密度的加权质心定位算法

加权质心定位算法是无线传感器网络中最常用的定位算法,为了进一步提高其定位精度,本文将聚类算法引入到无线传感器网络定位中,提出了一种具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)聚类点密度的加权质心定位算法。该算法根据共线度理论选择参数,构建定位三角形的集合。选择集合中定位效果较好的一部分三角形对未知节点进行定位,并对所得的初始定位结果进行DBSCAN聚类。在排除误差较大的定位坐标后,将聚类后每个簇的核心点个数视为权值,采用加权质心定位算法得到未知节点的最终定位位置。仿真结果表明:该算法与传统加权质心定位算法相比,平均定位误差减小80%以上,有效提高了无线传感器网络定位精度。