一种基于Quasi-UDG模型的无线传感器网络非测距定位算法

针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位算法中节点测量距离信息的权重.仿真实验表明,在不同的锚节点密度、Quasi-UDG模型因子和平均邻居节点数的参数下,EWLS算法定位误差较小,同最小均方误差相比,有效地提高了节点定位的精度.     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

无迹卡尔曼滤波在无线传感器网络节点定位中的应用

传统的基于距离的无线传感器网络节点定位技术,由于测距过程产生较大的误差,从而使定位精度不高.文中在基于接收信号强度(RSSI)测距、三边测量法初始定位的基础上,提出以接收信号强度为观测量,将无迹卡尔曼滤波(UKF)算法应用到节点精确定位中.通过仿真验证使用该方法后,相比以距离为观测量的UKF定位方法,节点的定位精度有一定的提高,并进一步定量的分析比较了两种实现模型下节点定位算法的误差概率分布.在此算法的基础上,通过权衡平均定位误差与算法运算复杂度之间的关系,给出最佳定位锚节点数量,并模拟具体环境,验证了文中节点定位算法的实用性.     

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.     

基于估计距离映射的无线传感网定位算法

针对移动无线传感器网络中的定位技术问题,以及现有定位算法在定位误差、网络耗能、分布式处理等方面存在的不足,提出一种先进的估计距离映射定位算法.该算法首先通过构建一个最优线性传换,提供一个从估计矩阵到距离矩阵的映射关系,然后利用映射关系计算距离矢量,最后在此基础上计算节点的位置坐标.仿真结果表明,所提出的算法与其他传统算法相比,定位误差减小,同时降低了网络能耗,从而验证了算法的有效性.     

无线传感器网络节点自身定位算法

无线传感器网络中,节点的自身定位至关重要,在军事和民用领域中有着广泛的应用前景.目前的定位算法主要分为两种类型,即基于距离的定位算法和距离无关的定位算法.这两种类型的算法各有优势和不足.考虑了两种算法的优缺点,提出了一种廉价实用的自身定位算法,该方法通过RSSI测距技术测量节点间点到点的距离,并在多跳网络中对累加距离进行广播,最后用几何方法和最大似然估计法进行定位.仿真显示该算法在平均测距误差为10%,锚节点比为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

WSN中存在测距误差的无锚点分布式自定位方法

无线传感器网络中,采用RSSI方法进行自定位时,测距误差会影响定位精度。提出了一种分布式的无锚点定位方法,在对测距误差进行正确估计的基础上,求得各节点的相对位置。首先将测距误差定义为一个目标函数,使用最速下降法来分布式地求解全局非线性优化问题,以使这个目标函数最小化,然后利用节点间的估计距离与实际测量距离的偏差值来修正节点的估计坐标。仿真实验对各种影响参数进行了评估,结果证明:在无锚节点且距离测量值存在误差的情况下,满足一定的节点连通度时,能够提高节点定位精度。     

基于测距的WSN定位算法设计与实现

设计了一款基于测距的无线传感器定位节点模块,并用该模块实现了基于RSSI(Received Signal Strength Indication)测距的极大似然估计定位算法。通过研究实际环境下RSSI随距离变化的特点,得到计算节点间距离的公式。针对实际测距误差用最小二乘法进行线性补偿,补偿后的测距误差得到极大降低。根据测试结果,采用极大似然估计法在6m×6m区域内实现多个点的定位,实验结果表明定位精度可达11.19%。     

基于DV-Hop和距离几何约束的定位算法

针对DV-Hop定位算法的误差主要是计算未知节点和信标节点间距离的问题,利用二维空间的Cayley-Menger行列式提供的几何约束对未知节点到信标节点的距离进行优化修正.通过距离几何约束的条件对未知节点到信标节点之间的测量值进行处理,来减少未知节点到信标节点的测距误差,并采用三边测量法进行定位.仿真实验结果表明,随着...     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位技术

研究了无线传感器节点定位问题,在三边测量法定位基础上提出了一种基于RSSI的灵活的节点定位机制(FTL).其基本思想是采用三个普通信标节点,利用节点间的协作形成未知节点存在的有效误差区域,通过一跳及两跳邻居节点辅助完成定位.仿真显示该机制比现有的基于RSSI的三个普通信标节点分布式定位算法对未知节点与信标节点相对位置要求降低,在平均测距误差为10%时,平均定位误差约为节点射频通信距离的20%.     

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.     

基于跳距修正与差分进化优化的改进DV-Hop定位算法

为了提高传统DV-Hop(distance vector-hop)算法的定位精度,提出一种基于跳距修正和差分进化优化的改进DV-Hop(differential evolution distance vector-hop,DEDV-Hop)算法。由DV-Hop的算法原理可知,锚节点间的距离测量误差是算法定位误差的主要来源,由此根据锚节点间的不同跳数引入权重因子,从而减小平均每跳距离误差,并且利用差分进化算法对最小二乘法计算出的节点坐标进行二次优化,最终提高系统的整体定位精度。为了验证算法的有效性,在相同实验条件下,通过设置不同的定位参数将提出的算法与同类的经典算法进行实验对比。实验结果表明,DEDV-Hop算法可以有效减少节点平均定位误差,其定位精度明显优于其他几种算法。     

一种利用可靠的锚节点的非测距定位算法

无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了评估位置,普通节点需利用与锚节点间的距离信息,估计自己的位置。因此,距离的估计在无线传感网络定位中扮演着重要的角色。传统的各向同性网INT(isotropic networks)中定位算法是将欧式距离看成最短路径距离SPD(shortest path distances)。然而,这些算法在各向异性网ANT(anisotropic networks)不能准确地估计距离,因为ANT中最短路径距离SPD与欧式距离不成线性比例;并且两节点间的最短路径被迂回,其长度可能大于相应的欧式距离。针对此问题,正确选择可靠的锚节点RANs(reliable anchor nodes)用于准确地估计距离显得格外重要。为此,面向各向异性网ANT,提出基于可靠的锚节点选择的定位方案,记为Se_RANs。每个普通节点通过三角模型原则选择三个可靠锚节点,计算这三个锚节点估计离其他锚节点间的距离,进而利用Mix-max算法估计普通节点位置,从而提高估计的准确性。同时,通过数学分析,推导了普通节点周围存在三个可靠锚节点的概率;并验证了Se_RANs方案的可行性。仿真结果表明,与DV-Hop算法相比,提出的Se_RANs方案具有小的定位均方误差(MLE)。     

基于 RSSI 跳数连续的 DV-HOP 改进算法

针对经典DV-HOP(distance vector-hop)算法中节点间跳数信息对定位精度有较大影响这一问题,提出了一种基于接收信号强度指示(receive signal strength indicator,RSSI)的改进算法.该定位算法引入了连续跳数的定义,首先利用RSSI测距模型把直接邻居节点接收到的RSSI值转换为两节点之间的距离,再根据连续跳数的定义计算出两节点间的连续跳数.在相同的仿真网络环境里,与经典的DV-HOP算法相比,归一化定位误差降低了30％ ～ 45％;与其他改进定位算法相比,归一化定位误差也有不同程度的降低.仿真结果表明该改进算法大幅度地提高了定位精度.     

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.     

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.     

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.     

基于交替修正牛顿法的分布式传感器定位算法

为了克服锚节点位置误差影响定位精度这一问题,提出了一种基于交替修正牛顿法的分布式定位算法。首先,将无线传感器网络表示的无向图划分成多个部分重叠的子图,建立可独立求解的子图内定位问题,子图内未知节点根据不准确的锚节点位置和测距信息采用修正牛顿法得到初步估计位置,再融合求平均得到估计位置;其次,根据第一步结果和测距信息采用修正牛顿法更新锚节点位置,使其位置更为精准;最后,未知节点再根据相对准确的锚节点位置更新估计位置。实验结果表明,与现有的分布式算法相比,所提算法具有更好的定位性能和扩展性,能够应用于较大规模的无线传感器网络。     

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。