无线传感器网络中的分布式节点定位方法

提出一种基于流形学习的分布式Hessian局部线性嵌入（DHLLE）定位方法,给出了基于流形学习算法的定位框架.DHLLE方法采用同情最邻近算法来选择节点邻居列表,并应用Hessian局部线性嵌入（HLLE）算法获取传感器网络节点的局部映射,再通过对局部映射合并获得所有节点的全局映射,最后通过对参考节点进行坐标匹配以取得所有节点的全局坐标.仿真结果表明,DHLLE方法能够快速、准确地对节点进行定位,且复杂度低,节点能耗小,其性能超过了分布式加权多维定标等算法.     

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。     

无线传感器网络节点定位改进算法

提出一种改进的距离无关无线传感器网络节点定位算法——变系数弹簧模拟算法.该算法首先得到锚节点跳数距离和平均每跳距离,然后计算出节点的初始位置,再通过模拟方法对节点位置迭代求精.仿真结果显示,在相同的锚节点比例和平均连通度情况下,该算法明显优于DV-op算法.     

无线传感器网络节点定位技术研究

由大量的智能传感器节点构成的无线传感器网络,已经成为一种全新的信息获取方法和处理技术。无线传感器网络的许多应用都是基于节点的位置信息,因此本文结合节点定位的基本概念,对基于测距和非测距两种节点定位方法进行了研究,分析了基于非测距定位方法的优势,并对几种典型的非测距定位方法进行了比较,最后给出了下一步研究工作。     

减少无线传感器网络节点定位误差的方法

为提高无线传感器网络节点定位精度,提出3种基于距离信息的改进定位算法:改进三边测量法、加权最小二乘估计、抗差最小二乘估计.在一定先验假设情况下,对三边测量法以及由其衍生出最小二乘估计进行改进,并将抗差最小二乘估计方法引入到节点定位计算之中.仿真结果表明:3种算法能够有效减少定位误差.抗差最小二乘估计在系统存在粗差情况下效果尤其显著.当系统对能耗要求严格时,可采用改进三边测量法或加权最小二乘估计替代抗差最小二乘估计.     

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。     

改进的无线传感器网络无偏距离估计与节点定位算法

针对无线传感器网络中基于跳数的节点定位算法不能满足无偏距离估计、节点定位误差大的问题,提出了一种改进的无偏距离估计与节点定位算法(UEDV-hop,Unbiased Estimation DV-hop)。该算法分析期望距离和跳数的关系,建立一种新的期望距离与跳数模型,根据节点通信半径是否已知分别推导了两种UEDV-hop的求解形式。仿真实验结果表明:所提的两种UEDV-hop算法的估计距离在不同跳数时都近似等于该跳期望距离,算法在距离估计和节点定位精度上相对于DVhop(Distance Vector-hop)算法及基于最小二乘法改进的DV-hop算法都有较大提高,在节点数目等于2 500时,UEDV-hop算法的估计距离误差比DV-hop算法降低了9.5%,定位精度提高了55%。     

无线传感器网络节点的HLMDS分层定位方法研究

针对高连接度网络,结合集中式与分布式计算的优点,提出了HLMDS(Hierarchical Localization MDS) 分层定位的思想,研究了一种集中与分布相结合的定位方法.通过筛选具有固定连接度的框架节点并分步定位,使得该方法的计算复杂度与网络连接度无关.该方法能实现部分或全部节点的定位.采用MATLAB仿真验证了在均匀分布节点网络中良好的定位精度.与其它现存方法相比,HLMDS方法可更灵活运用在各种定位应用中.     

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。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出了一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度。比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比能够明显提高节点定位精度。     

一种利用天线旋转的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络的低成本、低耗能以及准确定位的需求,提出了一种基于多普勒效应的射频干涉旋转定位算法(RRIPS).先利用设置在锚节点上的2个旋转天线发射相同频率的单频信号,产生多普勒效应,再由待测节点通过分析多普勒频率变化规律获得定位所需的距离信息,最终由待定位节点融合锚节点位于不同位置所测得的多组距离信息,从而获得自身的地理位置估计.与基于射频干涉的分布式节点定位方法(DRIPS)相比,RRIPS仅利用待定位节点的常规无线通信设备接收信号,无需与锚节点进行信息交互,算法简单,运算量小,复杂度低,能耗小.仿真实验表明,在信噪比为10dB时,RRIPS比DRIPS在定位精度上提高了1.5m.     

无线传感器网络定位算法分析与比较

介绍了无线传感器网络节点定位的概念和技术特点,详细描述了基于测距和无需测距两种定位的机制,并对这些典型的算法和系统进行了全面详细的比较分析。     

一种网络生长的无线传感器网络定位算法

提出了一种利用完全图进行无线传感器网络定位的分布式定位算法.仿真表明,该算法在噪声功率较小或者网络连通程度较高时,节点的定位精度更高,并且在网络的连通程度较低或者传感器节点分布不均匀时,仍然保持较好的定位精度.     

基于距离的无线传感器网络自定位新算法

文章介绍了常用的基于距离的无线传感器网络自定位机制,在建立定位算法求解数学模型和定位性能描述的基础上,提出了一种新的基于智能估算的节点自定位算法.该算法对所得解进行一次甚至多次的选择优化,以提高定位精度.仿真结果表明,新算法与较常用的极大似然估计定位算法相比能够显著提高节点定位精度.     

基于BP算法的无线传感器网络定位

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）是一种应用广泛的全新的信息获取和处理方式,可以实现复杂的大规模监测和追踪任务。节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.位置估计的精度直接影响WSN后继的网络传输和监测性能。本文利用BP神经元网络方法对定位进行优化,并对测度结果进行验证。结果表明该算法提高了定位精确度。     

无线传感器网络节点定位中一种检测欺骗攻击的方法

为了防御欺骗攻击、保障传感器节点定位的有效性和可靠性,分析、总结了欺骗攻击所固有的薄弱环节,在此基础上,提出一种检测欺骗攻击的算法。检测节点通过核对与被检测节点之间信号传播时间和所损耗的功率是否相对应,来判断是否存在检测攻击。推导了信号所传播时间和损耗功率的对应关系,并使用OPNET Modeler实现算法仿真,仿真实验证明该算法可以有效的检测出攻击节点,提高定位的精度。     

Distributed Plume Source Localization Using Hierarchical Sensor Networks

A hierarchical wireless sensor networks (WSN) was proposed to estimate the plume source location. Such WSN can be of tremendous help to emergency personnel trying to protect people from terrorist attacks or responding to an accident. The entire surveillant field is divided into several small sub-regions. In each sub-region, the localization algorithm based on the improved particle filter (IPF) was performed to estimate the location. Some improved methods such as weighted centroid, residual resampling were introduced to the IPF algorithm to increase the localization performance. This distributed estimation method elirninates many drawbacks inherent with the traditional centralized optimization method. Simulation results show that localization algorithm is efficient far estimating the plume source location.     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

通过分析DV-Hop算法定位过程误差产生的主要原因,在限制节点间跳数、校正相同跳数的节点之间的跳距和循环升级等3个方面进行改进,并对改进算法进行仿真实验,结果表明:在相同的环境下,本文提出的改进算法能显著提高节点定位精度和覆盖率.     

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.