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.     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络DV-Hop定位算法中节点个数较少时跳段距离估算误差大,及只有2个锚节点时无法定位等问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法.新算法综合了功率控制和计算全网平均每跳距离等措施,提高了跳段距离估算精度,降低了定位误差;同时针对只有2个锚节点时无法定位问题,采用了2个锚节点的定位模型.仿真实验结果表明,改进算法可以明显提高定位精度和定位覆盖率.     

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。     

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％。     

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.     

基于最优节点通信半径的改进DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法在节点随机分布的无线传感器网络中定位误差大,以及现有改进算法需要增加通信开销的问题,提出一种基于最优节点通信半径的改进DV-Hop定位算法.该算法在传统DV-Hop算法的基础上,通过分析网络节点分布特性得到最优节点通信半径,同时利用误差分析获得受扰动影响最小的锚节点优化分布方案,然后使用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,最后采用加权方法修正未知节点位置.仿真结果表明,在不增加网络通信量的情况下,文中算法的定位精度高于现有算法.     

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.     

基于移动信标改进的DV-Hop算法

无线传感器节点定位在整个无线传感器网络体系中占重要地位。DV-Hop算法是一种免于测距的定位技术,其缺点是仅在节点均匀的密集网络中,才能合理估算节点的位置。针对这种情况,提出了一种基于移动信标的DV-Hop算法,利用一个移动信标节点在网络中按照事先规定的路径遍历整个网络区域,并周期性的广播自己的位置信息给周围的未知节点,未知节点通过有选择的组合估算多个自身位置,多个自身位置的质心即为最后的估算的位置信息。最后通过仿真结果证明此种改进算法可以减小定位误差。     

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.     

WSN中面向移动锚点的节点定位算法

为降低无线传感器网络中锚点定位的网络成本,提高资源利用率,提出一种新的无线传感器网络定位算法,通过利用共线和非共线移动锚点来实现传感器节点定位.该方法利用相邻节点间的距离估计值以及锚点提供的关于报文传输方向的相关信息来估计节点的位置,每个节点从两个独立方向定位其位置.然后使用卡尔曼滤波器来提升每个节点的定位精度.研究结果表明:相比于单方向方法和加权平均方法,基于卡尔曼滤波器的方法估计误差分别下降31%和16%;同时,该方法还克服了使用移动锚点导致的共线性问题.     

基于区域划分的DV-Hop定位算法的改进

DV Hop节点定位算法采用跳数乘以每跳平均跳距估算节点间的距离,而跳数和每跳平均跳距受网络的节点密度、节点的通信半径等参数影响较大。针对DV Hop算法存在的不足,提出一种基于跳数区域划分的DV Hop定位改进算法——HRDV Hop（Hop regional division DV Hop,HRDV Hop）。对一跳区域的节点测距引入RSSI技术,两跳或以上区域的节点采用跳数值修正法,再辅以限制跳数机制。MATLAB仿真测试结果表明,在相同的网络硬件和拓扑环境下,改进后的算法能更有效地降低节点间的距离估算误差,提高定位精度。     

一种基于凸优化的WSN障碍环境下定位算法

针对传统DV hop算法定位精度较低及定位环境中物体阻碍信息传播导致节点定位失效的问题, 提出一种适用于障碍环境下的高精度定位改进算法. 首先引入一个考虑定位节点的最小跳数误差修正值, 通过该值筛选参与定位的锚节点, 进而优化锚节点的平均跳距; 然后利用三角函数结合两锚节点间的准确距离共同计算未知节点到锚节点的距离; 最后通过对未知节点的位置进行凸优化计算, 使得节点间的数据传播具有最优路径, 优化定位过程, 提高定位精度. 仿真实验结果表明, 改进算法不仅解决了在无线传感器网络障碍环境下难定位的问题, 还可有效提高未知节点的定位精度.     

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.     

一种基于残差分析过滤的安全定位算法

在无线传感网络节点定位中,恶意锚节点的出现会降低网络定位性能,为了解决这个问题,根据节点定位过程中的恶意锚节点攻击特性和定位计算中的残差问题,提出一种基于残差分析和过滤的无线传感网络安全定位算法.建立了基于距离的安全定位模型,对网络定位中的残差问题进行了分析,并且通过残差特性过滤掉网络中恶意锚节点,利用剩余锚节点信息和梯度下降法对未知节点实现高精度定位.仿真表明,此算法在多个性能指标下都能取得相对较高的定位精度,并且在高强度的恶意攻击下也能保持较高的定位性能.此算法不但能有效地抵御恶意攻击对节点定位的破坏,还显著地加强了网络的定位安全性.     

基于幅频矢量匹配的DV-hop定位算法优化

矿井巷道环境复杂多变,DV-hop算法应用于井下定位时效果不理想,因而,基于幅频矢量匹配对经典DVhop算法定位结果进行优化。利用经典DV-hop算法找到井下移动节点位置大致区域,将节点接收到的各锚节点信标信号的幅频矢量与数据库中煤矿巷道各点的幅频矢量相匹配,最终确定移动节点的精确位置信息。仿真结果表明:优化后的DV-hop算法,平均定位精度和定位覆盖率明显优于经典的DV-hop算法;随着锚节点数的增加,优化后的DV-hop算法的平均定位误差呈明显下降趋势。     

随机网络中分布式节点高精度自定位算法研究

随机网络不确定性高,较为复杂,当前节点定位算法无法准确对随机网络中分布式节点进行准确定位,且适应性差。为此,提出一种新的基于标记传递的随机网络中分布式节点高精度自定位算法,标记传递算法将随机网络中的分布式节点用有标记数据和无标记数据进行描述,依据节点间的相似度将节点标记传递至其相邻节点。对节点定位问题进行描述,介绍了标记传递算法,在此基础上通过标记传递算法对随机网络中分布式节点进行高精度自定位,定位过程主要分为离线训练阶段与在线自定位阶段,给出定位详细实现过程,对定位结果进行滤波处理。实验结果表明,所用所提算法对随机网络中分布式节点进行自定位,定位精度高,适应性强。     

基于细菌觅食算法和跳段校正的无线传感器网络定位算法

对目前应用较为广泛的DV-Hop 定位算法进行了分析,针对其在跳段估计及位置计算中的不足,提出了一种基于细菌觅食算法（BFA）和跳段校正的定位算法BFA-HC.该算法首先根据接收信号强度指示（RSSI）阈值优化节点间的跳数,在此基础上基于最小均方误差准则计算锚节点的平均每跳距离,当未知节点获得3 个或以上锚节点的距离后应用细菌觅食算法进行位置估计.仿真结果显示,BFA-HC 算法在不同网络规模、不同网络连通度及不同锚节点比例条件下均可以显著提高传感器网络节点的定位精度.     

一种考虑可能区域和智能搜索相结合的定位算法

提出了一种考虑可能区域和智能搜索相结合的无线传感器网络节点定位算法。该算法首先利用各个锚节点到未知节点的距离确定未知节点的可能区域,然后利用微粒群算法(particle swarm optimization, PSO)搜索出落在可能区域内的符合条件的结果,最后取符合条件的结果的均值作为未知节点的估计位置。实验结果表明,该算法定位精度较高,并且具有很强的鲁棒性,相比于一般的定位算法(如最小二乘法),在测距误差为35％的情况下,其定位精度可以提高49％左右。     

一种基于局部信息最小二乘法的节点定位算法

针对一些面积较大、节点分布密度过低的实际应用场景中,由于节点间距离测量误差过大而导致定位算法结果精度较低的问题,提出一种根据各邻居节点相关信息划分为若干个局部网络块的节点定位算法.该算法首先将无线传感器网络节点定位技术与机器学习领域中的降维方法相结合;然后根据节点间的距离越近,测量精度越高的规则及在一定通信半径内的各邻居节点相关信息共建网络块;最后将网络块组建成全局坐标系,利用全局构建以及锚节点的具体信息映射出各节点的坐标.仿真实验结果表明,该算法较其他节点定位算法在节点定位精度方面表现更优.     

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.