一种改进的质心定位及误差校正算法

在信标节点分布不均匀的情况下,为了使节点定位的误差尽可能小以及在误差校正过程更加有效和可靠,提出一种改进的质心定位算法。该算法首先确定未知节点通信范围内的信标节点,然后取部分这些信标节点作为顶点构成凸多边形,通过RSSI获取未知节点与凸多边形的各个顶点的距离,之后将质心定位的凸多边形内的所有信标节点都作为校正节点,由这些校正节点得到相对应的校正因子,通过添加权重因子综合所有的校正因子来替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心定位方法确定未知节点的最终位置。仿真实验表明:在信标节点分布不均匀的情况下,在100 m×100 m的监测区域内,该算法相比于其他定位算法具有更强的抗干扰能力,而且平均定位误差至少减少12%,是一种定位精度更高的算法。     

水下基于层级的约束加权最小二乘时差定位

针对距离无关定位算法与距离相关定位算法中定位精度的问题,分析了误差对定位性能的影响及影响误差的因素,在最小二乘定位算法的基础上,提出了一种基于层级结构的约束加权最小二乘时差定位算法。该算法利用AUV( Autonomous Underwater Vehicle)对水下节点进行分层,使得具有层级和深度信息的信标节点升降至未知节点所在平面,从而将三维定位转换为二维定位,降低了算法的复杂度,同时避免了距离未知节点较远的信标节点对定位的影响,提高了测距精度,使定位误差进一步降低。仿真结果表明,该算法在位置误差较小的情况下,可以明显地提高定位精度。     

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%。     

基于区域分割的二次质心定位算法

为了解决锚节点分布不均匀时质心定位算法会产生较大误差这一问题,提出一种改进的质心定位算法。用初次质心定位结果来取代未知节点通信半径内距未知节点最远的信标节点,再进行二次定位来减小由于信标节点分布不均匀而导致未知节点的估计位置偏向距离较远的信标节点的现象。仿真结果表明,相比传统的一次质心定位算法,二次质心定位算法在定位精度方面有较大的提高。     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中存在定位精度不足的问题,提出了一种基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法。在RSSI测距方面,首先通过信标节点的自校正定位求得误差校正系数,将该误差校正系数运用到求未知节点到信标节点的距离当中。在定位计算方面,该算法运用最小二乘法估计简单和拟牛顿法收敛速度快的特点,将最小二乘法计算出来的初值,用拟牛顿法对未知节点坐标进行迭代求精。通过仿真实验表明,本文提出的定位算法定位精度高,与传统的最小二乘法相比提高了近36%的精度。     

基于多移动信标的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法严重依赖拓扑结构的问题,提出一种基于多移动信标和DV-Hop的定位算法MMB-DV-Hop。利用多个移动信标遍历整个DV-Hop定位网络,并且这些信标保持一定的相对位置关系,使用RSSI技术测距并为未知节点提供距离信息以辅助定位,从而有效结合基于测距和基于非测距2种算法的优势。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能减少约10%~15%的归一化平均定位误差,不仅降低对网络拓扑结构的依赖,而且减少了距离估计误差对定位精度的影响,从而提高平均定位精度。     

一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法

为提高煤矿井下无线传感器网络节点定位精度,提出了一种自适应煤矿井下工况环境的加权质心节点定位算法;在信标节点双链式部署结构的基础上,首先利用未知节点周围RSSI信号强度最大的信标节点之间的位置信息和信标节点的平均RSSI值自适应地估计环境参数,再应用无线信号强度衰减模型计算未知节点到信标节点的距离,最后采用加权质心定位算法的平均值确定最终的节点位置坐标;仿真实验结果表明,所提出方法的平均定位误差为0.94m,有效降低了环境因素及RSSI的随机性对定位精度的影响,可用于煤矿井下无线传感器网络节点实时定位系统中。     

信标欠定时的井下人员定位算法

煤矿井下人员定位常采用3个以上信标对目标节点进行定位,这样,同时收不到3个以上信标信号的目标节点就无法采用该方法进行定位。为了对这些目标节点进行有效的定位,结合煤矿环境实际情况,提出了一种信标欠定时的井下人员定位算法。首先,利用信标节点实际位置获得的定位区域内距离误差的权值对目标节点的测距误差修正,提高定位区域内目标节点的距离测量精度。然后利用可参与定位的信标精确位置和目标节点测量的经修正后的距离量,通过坐标的平移、旋转等转换,实现目标节点的定位。仿真结果表明:该算法能够有效地提高信标欠定时目标节点的定位精度,弥补了现有基于三信标及其以上情况下目标节点定位应用中的不足。     

近邻点联合测距修正粒子群优化定位算法

针对在信标节点随机分布的环境中传统测距差分修正定位算法对参考节点选取过于单一,导致测距修正系数误差较大的问题,提出了一种近邻点联合测距修正粒子群优化的定位算法.它利用一种近邻点联合测距修正算法得到未知节点到各信标节点的修正距离,然后通过一种改进的粒子群优化(pSO)算法对定位结果进行优化,得到未知节点的估计位置.仿真结果表明:改进定位算法与传统算法相比,有效地提高了定位精度和稳定性.     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

无线传感器网络交点质心定位算法的优化

节点自身定位是无线传感器网络的重要应用之一。为提高定位精度,以求解精度优于传统最小二乘法的交点质心算法为基础,定义距未知节点最近的锚节点为参考节点,通过测量参考节点与锚节点之间的距离获得RSSI的测距误差,并对未知节点与锚节点间的测量距离进行误差修正,抑制了RSSI测距误差对定位精度的影响;再引入四边测距定位和优选锚节点的思想,对算法进行改进。MATLAB仿真结果表明：本算法在相同实验环境下相较于交点质心法又进一步提高了定位精度。     

基于动态损耗因子和权重的改进质心定位算法

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位精度受环境和误差权重因子的影响问题,提出一种对路径损耗因子和误差权重因子动态修正的质心定位算法。前期根据实测和路径损耗模型,加权修正得出动态损耗因子;后期通过划分矩形区域,构造权重因子矩阵。首先,使用动态损耗因子,代入传统加权质心定位算法估算出未知节点的位置;然后,查询误差权重因子矩阵,确定最优权重因子,重新计算出未知节点坐标。实验结果表明,改进的算法降低了平均误差和最小误差,定位精度比普通质心算法提高了58%,比动态修正质心算法提高了21%,比动态加权质心算法提高了11%,定位精度有所提高。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

基于RSSI的ZigBee动态加权质心四点定位算法*

摘 要：针对传统的基于RSSI的加权质心定位算法中使用静态权重因子指数只能使部分区域的误差得到明显改善而其他区域的误差相对较大的现象,本文提出了一种基于动态权重指数的四点定位算法。在矩形区域中,通过构造权重因子指数矩阵,使不同区域拥有相对最优权重因子指数,在实际运算时,首先通过传统加权质心算法判断未知节点大致位置,然后通过查询指数矩阵确定相对最优权重因子指数并重新计算未知节点坐标,并作为未知节点实际坐标。通过仿真实验,其结果表明,该算法较传统的加权质心定位算法明显的降低了定位中的平均误差及最小误差,提高了精度,并且运算量小,硬件要求简单,有很广泛的应用价值。     

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.     

基于聚类分析优化的距离修正室内定位算法

基于接收信号强度RSSI的定位系统易受环境影响,提出一种基于聚类算法分析的高斯混合滤波的RSSI信号处理优化策略,通过优化接收信号强度及距离修正的四边质心定位算法对未知节点进行精确室内定位,使用蓝牙4.0信标节点进行实地实验。实验结果表明,该算法可以有效提高测距精度,改善系统的定位精度,比传统加权质心算法的定位精度提高了34.6%,且定位平均误差不超过0.5m,可满足室内定位精度要求。     

基于平均跳距估计和位置修正的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距,而导致定位误差较大这一问题,提出了一种基于平均跳距估计和位置修正的改进DV-Hop定位算法.改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,另外,改进算法还对初步定位结果进行了循环位置修正.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案.     

加权质心定位误差的反向修正法

研究了距离因子g对加权质心定位算法(WCL)定位精度的影响,提出了全局最优g的选取方法。然后研究了未知节点自身位置对WCL算法定位精度的影响,并提出了一种基于估计位置和误差之间关系的反向(EB)修正法。仿真结果表明,全局最优g可以使质心附近区域的定位精度得到显著提高,但不能解决远离质心区域定位精度较差的问题,而EB修正法则可在保持质心附近区域定位精度的同时有效提高远离质心区域的定位精度。     

基于改进平均跳距和位置修正DV—HOP定位算法

针对传统DV—HOP算法在锚节点随机分布情况下定位误差和计算量较大的问题,提出了基于改进的平均跳距和位置修正的DV—HOP定位算法,根据节点的分布情况,锚节点计算其权值来动态调整其平均跳距,同时引入位置修正因子对用2种方法得到的位置信息进行修正,减少了定位误差,提高定位精度。仿真结果表明,改进算法在不同的锚节点数和不同的锚节点比例情况下都有较好性能,和传统DV—HOP算法相比定位误差明显减小,定位精度明显提高。