基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

无线传感器节点定位中基准锚节点的选择研究

针对无线传感器节点精确定位问题,提出一种通过选择基准锚节点实现提高定位精度的改进最小二乘定位算法。目前最小二乘定位算法未能充分利用通过合理选择基准锚节点达到提高定位精度的作用,鉴于此,提出利用累积相对误差最小方法选择基准锚节点,然后,用最小二乘法定位待测节点。仿真结果表明,在较少的增加算法复杂度的基础上能够较大地提高定位精度。     

基于RSSI的无线传感器网络节点定位

研究基于Zigbee技术的无线传感器网络中未知节点的定位问题。针对传统的Two-phase positioning循环求精定位算法复杂,且在RSSI节点测距阶段存在某些点的测距误差较大,导致定位精度大大下降。为了解决测距误差大的节点对定位精度的影响,提高定位精度,首先采用RSSI测距法测出未知节点和锚节点距离,用最小二乘法粗略定位,其次通过距离关系算出每个粗略定位点的权值,引入权值阀,舍去在权值阀外的点,最后在求精阶段采用三角形加权重心算法。此方法可以最大限度的减少测量误差大的节点对定位精度的影响。经实验证明,改进算法也存在一定的误差,但比传统的算法更加精确,提高了定位精度。     

无线传感器网络距离自调整的MDS定位算法

定位技术是无线传感器网络中的关键支撑技术之一。针对移动无线传感器网络的特点,在深入分析现有多维定标节点定位算法的基础上,提出一种改进机制,即距离自调整的多维定标节点定位算法(SA_MDS)。该算法运用3种方法估算节点的两跳距离,然后自动调整节点间的估算距离,从而提高定位精度。仿真结果表明,采用SA_MDS算法,节点的定位精度有较大提高。     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

航拍图像的无线传感网节点识别与定位算法

为提高节点定位精度并减少能量耗费,提出一种基于航拍图像处理的节点识别与定位算法.该算法主要思想是将基于深度学习模型的图像识别技术应用到节点识别与定位中.首先通过一个携带GPS的航拍器在节点部署区域自主采集节点图像,利用图像识别技术精确识别定位航拍器所拍摄节点,然后利用贝叶斯平均模型为已识别节点匹配节点编号.最后,将被定位节点升级为锚节点,结合经典定位算法确定未被拍摄的节点位置.通过大量的仿真证明了该算法的有效性.此外,利用25 Micaz节点和一个航拍器进行了实验,实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性、扩展性及定位精度,与传统定位算法相比定位精度提高约10%~30%.     

一种基于PIT的无线传感器网络质心定位算法

定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一.本文在研究距离无关(Range-free)质心定位算法的基础上,指出了其在信标节点分布不均匀的情况下存在的缺陷,并结合三角形测试原理(PIT)提出了一种新的定位算法,即CBPIT算法.此算法不需要额外添加硬件,且容易实现.MATLAB环境下仿真结果显示,CBPIT算法在信标节点随机分布的情况下能明显提高定位精度,在信标节点密度为33 %、网络连通度为12时,本文算法在定位精度上能比质心算法提高约10 %.     

WSN中基于Robust Position节点定位算法改进的研究

节点定位一直是无线传感器网络研究的热点之一。由于不同应用系统对节点的定位精度有着不同的要求,因此目前并不存在最优的节点定位算法。首先深入分析了具有代表性的两种分布式的节点定位算法,并从定位精度及能量消耗两个方面给出了定量分析结果。在此基础上提出了改进的定位算法:BB_RP算法,通过仿真实验,在定位精度和能量消耗两个方面与原有算法进行定量的分析比较。结果表明,BB_RP算法虽然在定位精度略低于原有的算法,但是在能量消耗和覆盖速度两个指标上有了较大的提高,使得无线传感器网络的生命周期延长。     

无线传感器网络节点自定位技术

节点位置信息是许多无线传感器网络应用的基础，节点自定位技术在无线传感器网络中具有重要地位。目前已经出现了各种节点定位算法，其中的KPS算法不需要锚节点和复杂的测距技术，具有一定的优越性，但当网络部署在非理想的环境中时，存在定位精度较低的问题。该文针对这一问题，提出了利用运动学定位方法对KPS算法中的参考节点位置进行修正，从而提高节点定位精度。仿真结果表明，改进算法能够明显提高非理想环境中的节点定位精度。     

无线传感器网络中Dv-Hop定位算法的改进

针对Dv-Hop算法中锚节点与待定位节点的估算距离引入的误差较大,从而影响使用最小二乘法定位的问题,提出了一种改进的算法.该算法主要原理是借助RSSI测距技术,并对锚节点与待定位节点间估算距离排序选出误差较小的一组数据,选用此组数据构建最小二乘法方程组中的被减方程,以提高定位精度.仿真结果表明,与传统的Dv-Hop算法相比,改进后的算法在不增加额外硬件和计算量的前提下提高了定位精度.     

基于MPSO-DV-Hop的无线传感器节点定位

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群（MPSO）算法优化DV-Hop的节点定位算法（MPSO-DV-Hop）。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO算法,对节点定位误差进行校正,通过引入多子群加快算法收敛速度,提高DV-Hop算法的节点定位精度,在MATLAB2008平台上对算法仿真分析。结果表明,MPSO-DV-Hop算法在不增加成本情况下,提高了传感器的节点定位精度,具有较高的应用价值。     

无线传感器网络节点OSFL-TLBO定位算法

定位技术对于无线传感器的应用是至关重要的,没有位置坐标的传感器节点信息是没有意义的。针对非测距的DV-Hop算法定位精度不高的问题,提出了一种新的基于反向蛙跳-教学优化(OSFL-TLBO)定位算法,以改进DV-Hop用平均跳距来代替欧式距离时的累积误差问题和利用最小二乘法求解非线性方程时对初值敏感,受测量误差影响较大的问题。把无线传感器网络节点的定位问题转化为求解最优解的问题。仿真结果表明,所提算法的定位准确度提高大约10%~25%,有效的提高了定位精度。     

移动无线传感器网络采样区域自调整的MCL定位算法

定位技术是无线传感器网络中关键的支撑技术之一。现有的无线传感器网络定位算法大多是针对静态场景的,不能直接应用于移动无线传感器网络。针对移动无线传感器网络的特点,在深入分析现有蒙特卡洛算法的基础上,提出一种改进机制,即采样区域自调整的蒙特卡洛节点定位(SA_MCL)算法。该算法通过对节点历史位置信息插值模拟获得节点的运动速度和方向,目的是为了自动调整采样区域,从而提高定位精度。仿真结果表明,采用SA_MCL算法,节点的定位精度有较大提高。     

一种基于蒙特卡罗法的无线传感器网络移动节点定位算法研究

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术。文章研究无线传感网中信标节点静止、定位节点随机运动情况下的节点定位方法。在传统MCL算法基础上,提出一个改进定位算法,通过构建节点运动模型,进行运动预测、位置滤波,提高定位精度。仿真结果表明,改进方案在不同的信标节点密度、不同的连接度、不同的节点运动速度等情况下,均表现出了良好的性能。     

使用历史锚节点信息的改进MCB算法

针对MCB算法的采样效率及定位误差,在锚节点静止而未知节点运动的情况下,提出了一种新的改进算法MBHA,通过充分利用侦测到的历史及当前锚节点信息,来修正MCB算法的采样箱。大数据量仿真结果表明,修正后的采样区域相比修正前更接近节点的真实位置。MBHA算法最终使用优化修正后的采样区域进行采样,在绝大多数的对比仿真环境实验中,该算法既大幅提升了采样效率,又提高了定位精度。     

基于RSSI测距的信标节点自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络中的重要应用之一.为了有效抑制各种因素对无线传感器节点定位精度的影响,以三边定位算法为基础,提出了一种基于误差校正的定位算法.该算法通过测量信标节点之间的距离,获得信标节点RSSI值测量误差和网络的定位误差,并对误差进行补偿,从而提高整个网络的定位精度.实验结果显示,该算法能明显提高定位精度和稳定性,具有普遍应用意义.     

一种基于MDS的无线传感器网络快速定位算法

定位是无线传感器网络的重要问题.为了减少资源有限的传感器节点的响应时间和能量消耗,提出了Fast MDS-MAP算法.基于多维尺度分析(Multi-dimensional Scaling, MDS)的MDS-MAP定位算法虽有较好的精度,但计算量过高成为其运算速度瓶颈.针对此问题通过结合LMDS(Landmark MDS)算法,并加入对测距信息的利用策略后,该算法经Matlab仿真分析证明在达到所需定位精度的同时,充分利用了测距信息提高定位精度,显著提高了MDS-MAP的运算速度.     

一种用于移动传感器网络的定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息获取和处理技术,可以在广泛的应用领域内实现复杂的大规模监测和追踪任务。在传感器网络中,定位问题已经是很多无线传感器网络应用的关键,以前的大多数定位算法只适用于静态网络。设计了一种适用于锚节点和普通节点都自由移动的移动传感器网络的定位算法,该算法结合Monte Carlo和RSSI方法,通过约束选取样点的样本空间,仿真结果显示同比提高了算法精度。     

无线传感器网络抽样定位和求精算法

定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一。针对无线传感器网络低成本、低能耗的要求,提出一种抽样定位和求精的分布式算法。算法在第1阶段基于收到的锚节点信息进行抽样,形成节点的初始位置估计。在第2阶段对节点初始位置进行求精。仿真实验结果显示了该定位算法可以在1~2次求精情况下达到收敛,在样本量为20左右的较低阈值下实现较高的定位精度,在12%左右的锚节点比例下实现95%以上的定位覆盖率,并且与dv-hop和dv-distance定位算法比较,证明该算法分别可以提高20%和5%的定位精度。