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.     

基于特征量重要度LS-SVR的WSN定位方法

针对无线传感器网络(WSN)节点定位方法中采用粗测距技术时,节点间较大的测距误差导致定位准确度不足的问题,提出一种基于特征量重要度LS-SVR的定位方法L-IFSVR.该方法把未知节点到锚节点的距离作为特征量,依据特征量的重要度进行特征提取,通过对探测区域网格化采样得到训练样本集,使用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)学习得到定位模型,在定位阶段,将未知节点的特征向量输入定位模型, 利用LS-SVR良好的泛化能力,实现对未知节点的准确定位.通过对均匀分布和C形区域随机分布的100个节点进行定位实验,结果表明,定位方法L-IFSVR能有效地降低测距误差对定位准确度的影响,减小平均定位误差,其中,均匀分布情况下L-IFSVR方法的平均定位误差相比采用相同测距技术的DV-Hop方法减小7.5~14.0%;C形区域随机分布情况下,显著减小36.5~55.2%     

基于TOA的无线传感器网络时间同步与定位联合算法

文中研究无线传感器网络中时间同步与节点位置坐标联合处理的问题,并且提出了一个可以联合精确估计未知传感器节点时钟偏差和未知坐标的算法,新提出的联合时间同步与定位算法采用加权最小二乘方法,相比于极大似然等迭代估计器,该方法具有更低的复杂度。理论分析表明在低信噪比情况下,算法精度可以达到克拉美罗下界(Cramér-Rao lower bound,CRLB)。计算机仿真实验结果也证明算法可以达到理论分析的精度要求。     

无线传感器网络的改进DV-hop定位算法研究

针对传统DV-hop定位算法在计算未知节点与锚节点之间的跳数以及跳距时误差较大的问题,提出一种跳数优化以及跳距加权的改进DV-hop算法.首先,该算法根据节点的通信半径将节点间的跳数进行优化,使得节点之间的跳数更加接近真实值;其次,综合考虑参与未知节点计算的锚节点的分布情况与距离,得出加权跳数;最后,利用改进的最小二乘法进行计算未知节点坐标.利用M A T L AB2016a对改进算法进行仿真,实验结果表明,该算法能够有效地降低误差,提高未知节点的定位精度.     

基于RSSI测距的WLS定位算法

结合信道模型与实际测试得出的距离越远误差越大的特点,提出一种加权最小二乘估计（WLS）算法用于未知节点的坐标定位.在定位过程中首先通过加权计算获得信道衰落因子;然后利用WLS算法得到未知节点的坐标,并推导了测距和定位的误差公式.仿真实验表明WLS算法的硬件复杂度与最小二乘（LS）算法相同,而定位精度有较大提升,并验证了...     

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。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于系统识别的RSSI定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题,分析了基于接收信号强度(RSSI)的定位算法,对无线电传播路径损耗理论模型进行了分析.采用系统辨识加权最小二乘法在线修正了信号衰减理论模型,使算法具有了普遍适用性.提出三边定位法与质心法结合的定位算法和极大似然估计法得到未知节点的估计位置.仿真结果表明,该算法减少了测距误差,随着节点的增加定位精度提高.     

一种基于DV-Hop节点的室内定位改进算法

对现有基于最小二乘法的DV-Hop定位算法进行分析和仿真,针对该算法定位精度依赖信标节点之间跳距和跳数这两个信息的不足,给出一种可对信标节点之间的跳距和跳数关系做出误差修正的改进的误差修正DV-Hop(ECDV-Hop)算法.仿真结果表明:在相同的室内环境下,ECDV-Hop算法与传统DV-Hop算法相比,定位精度得到一定的提高.     

基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法

针对传统无需测距的无线传感器网络定位算法(DV-Hop算法)在估算距离时因存在较大误差而导致定位精度不高的问题,文中提出了基于估距方式分类的无线传感器网络定位算法.该算法引入最优辅助估距锚点,未知节点每次在估算距离时,首先依据所需估算的距离寻找最优辅助估距锚点,再按其估距所属类型进行估距计算,以提高距离估算的精度.为进一步提高定位精度,文中算法在三边定位法中引入"非线性-跳数"加权因子,通过它获得未知节点最终估计坐标的期望.仿真实验结果表明,在适当增加通信开销的条件下,文中算法的定位精度显著提高.     

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。     

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...     

基于RSSI的室内定位改进算法

【目的】为提高室内环境的定位精度,提出一种改进的基于RSSI(接受信号强度显示)的室内定位算法。【方法】首先根据室内的实际布局情况对场所进行区域分割,然后采用等边三角形布局信标节点,接着用高斯模型对数据进行预处理,最后使用改进的加权三边测量法定位未知节点的最终坐标。【结果】改进的算法具有定位误差小、精度高的特点。【结论】该算法适用于室内精确定位,有利于无线传感器网络的发展。     

引入数据融合的WSN定位算法

理论分析指出,一些不基于测距的WSN定位算法往往需要节点间进行大量的信息交互,存在大量的突发性通信,降低了网络工作效率,浪费了WSN中宝贵的能量。针对此问题,在定位算法中引入数据融合技术,通过仿真验证,引入数据融合的定位算法可以有效的减少执行定位算法所需的无线分组个数和总的通信量。     

基于MCLP的WSN定位参考点选择算法

为了避免经验算法和SHARP算法的覆盖度低和可靠性差的缺点,采用最大覆盖布局模型(MCLP)对定位参考点的选择进行研究,并将贪婪随机自适应算法(GRASP)应用到该模型.在此基础上提出了以覆盖度为目标的基于覆盖理论的定位参考点选择算法(CRS).该算法从构造最大三角形布局开始,然后采用逐步扩散的方式为定位参考点选择位置.最后利用Matlab进行仿真实验.仿真实验结果显示在不需要增加额外硬件开销情况下,CRS算法以增加布局时间为代价增加了覆盖度.     

一种改进的GPS测码伪距单点定位算法

GPS是通过在同一时刻观测4颗以上的卫星,利用伪距观测量来解算出接收机的位置和钟差.针时传统的迭代最小二乘算法精度依赖于初始值的估计,且迭代计算量大,给出了一种改进的求差算法,即将GPS单点定位的非线性观测方程转化成线性方程直接求解测站坐标.利用VC编程提取出GPS接收机纪录的数据,通过仿真表明该算法计算简单,不需要观测站的初始值,不需要求导计算和迭代计算,从而验证了这种改进算法的优越性.     

一种改进的GPS测码伪距单点定位算法

GPS是通过在同一时刻观测4颗以上的卫星,利用伪距观测量来解算出接收机的位置和钟差。针对传统的迭代最小二乘算法精度依赖于初始值的估计,且迭代计算量大,给出了一种改进的求差算法,即将GPS单点定位的非线性观测方程转化成线性方程直接求解测站坐标。利用VC编程提取出GPS接收机纪录的数据,通过仿真表明该算法计算简单,不需要观测站的初始值,不需要求导计算和迭代计算,从而验证了这种改进算法的优越性。     

一种改进的基于移动信标的节点自定位算法设计

为了降低由过多固定信标辅助定位导致的网络成本开销,研究了一种改进的基于移动信标的节点自定位方法。首先,给出了移动信标运动的高斯马尔可夫模型,在对传统质心算法进行改进的基础上提出了一种基于RSSI比值的加权质心算法实现节点的初定位;然后,建立了节点位置的状态方程和RSSI强度值的观测方程,通过扩展的卡尔曼滤波算法实现对节点位置的迭代求精;最后对文中基于移动信标的节点定位算法进行了定义和描述。仿真实验表明,文中方法在仅有一个移动信标的情况下能实现节点的准确定位,且与其它方法相比,具有较小的定位误差。     

基于RSSI的无线传感器网络改进定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点的采集数据的有效性.在基于RSSI的定位算法中,Euclidean算法由于通信开销小,但是定位精确性较低,对Euclidean算法进行了改进,改进算法无需增加额外开销,提高了定位精确性.     

基于RSSI的WSN抗干扰定位算法

针对RSSI受外界因素影响较大,测距和定位精度很难得到保证的问题,从方差级干扰与均值级干扰两个层面对RSSI进行修正.首先在RSSI采集阶段提出一种基于离差的高斯模型(D-Gaussian)对方差级干扰进行过滤,以提高RSSI信号的可用性;其次在测距阶段,引入一种EWMA动态窗口机制并将其命名为R-EWMA,对均值级干扰进行处理.实验结果表明,研究工作有效地缓解了在传统定位算法中硬件成本与定位精度之间的矛盾,对RSSI的处理可以从根本上减少基于RSSI定位算法误差