无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

无线传感器网络加权质心定位算法研究

针对距离权重的改进质心定位精度受所选反演模型影响,并且正确距离反演模型不容易确定的问题,提出了采用接收信号强度的改进质心定位算法,可将接收信号强度(RSS)作为质心定位算法的权重,直接将权重代入到质心定位算法从而估算出未知节点坐标,取消了距离反演过程,避免了反演误差的引入,提高了算法的定位精度、鲁棒性和实用性,同时还降低了计算复杂度.通过MATLAB平台进行仿真分析得出,改进算法定位性能优于距离权重的改进质心定位算法,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

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.     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

无线传感器网络节点定位技术应用

通过应用无线传感器网络定位技术，构建了一个人员监控系统。系统可以对人员位置进行实时定位，避免了因事故发生却不能确定事故地点造成的问题，减少了许多不必要的损失。目前，该系统已经处于运行和维护阶段，运行效果良好。     

无线传感器网络质心定位算法改进研究

在深入分析研究质心定位算法原理的基础上,通过提高邻居锚节点的比例以及加权质心定位算法对其定位性能进行改进,仿真结果表明,改进后的质心定位算法,比改进前的质心定位算法的定位率提高了约20％,定位误差增大了约5m.     

一种基于无线传感器网络的加权阈值质心定位算法

接收信号强度指示(RSSI)是一种根据信号的损耗和距离的关系的测距定位方法,但是由于噪声、传播模型和障碍物的影响,信号的衰减关系是不一致的,距离越远精确度越低。提出一种距离倒数的加权阈值的算法,将距离较远不在阈值范围内的点舍去,对保留下的点加权精细定位。实验仿真结果验证了该算法有效性地提高了定位精度,降低了定位误差率。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

一种基于无线传感器网络的RF定位算法研究

提出了一种全新的RF定位估测方法。测量了在锚节点中的未知节点收到的信号强度,然后转换信号强度的信息为距离的估测。使用这些估测得到了一种未知节点的概率分配模型并终于找到了概率最大时候的位置,由此作为结果。实验中采用了Matlab作为仿真工具,而所得到的结果相比先前的定位方法有一定的优势。     

一种基于RSSI校正的三角形质心定位算法

节点自定位一直是无线传感器网络中的关键,基于接收信号强度指示(RSSI)的定位技术是目前的研究热点,但由于多径、绕射、非视距的影响,产生的距离误差较大.提出了基于RSSI校正的三角形质心定位算法,该算法简单,不增加通信开销,无需硬件扩展.仿真实验表明:该算法较其他算法大大提高精度,适合通信开销小、硬件要求低的无线传感器网络节点.     

基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法

为降低无线传感器网络(WSNs)在节点众多时算法复杂度,提高定位精度,提出一种基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法(KCPD-WCLA).首先,对空间中随机大量布设的锚节点进行分组,利用三边测量定位法在二维平面上得到许多接近真实值的结果;然后将K-means聚类算法引入到WSNs的定位问题中,对K个聚类点密度加以考虑,利用加权质心定位算法(WCLA)得到定位结果.理论分析与仿真结果表明:计算复杂度明显降低,定位精度比多边定位算法(MLA)和WCLA有显著提高.     

基于WSNs的RSS无源被动定位算法评述

与传统有源定位技术相比,接收信号强度(RSS)定位技术无需目标携带任何电子标签,在需快速部署、紧急救灾等方面的应用前景广阔.阐述了RSS无源被动定位原理;详细介绍了RSS无源被动定位技术的几种定位算法;总结了当前算法存在不足之处,并展望了RSS无源被动定位技术的研究趋势.     

基于区间分析的WSNs定位算法

为了降低接收信号强度指示(RSSI)的测量误差对节点定位精度的影响并提高算法的鲁棒性,提出一种新的基于区间分析的无线传感器网络(WSNs)定位算法.该算法在测距阶段运用自助抽样法消除RSSI的测量误差并构建测距的置信区间;在定位阶段,结合B-box定位法和集员辨识求出未知节点位置坐标的可行解集,通过网格扫描得到未知节点的估算位置.该算法通过仿真分析验证了可行性,并与传统的定位算法进行了误差比较,实验结果表明:该算法具有更高的定位精度且鲁棒性更好.     

基于矿井三维WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心算法

针对无线传感器网络(WSNs)的矿井灾害无线监测信息系统,提出一种基于矿井三维建模WSNs多重覆盖和RSSI的加权质心定位算法.根据矿井巷道的几何结构特征,将矿井建模成规则的拱型模型.介绍了一种矿井巷道固定节点无缝覆盖部署模型,并运用几何学求出了满足多重覆盖要求时的节点部署间距.在此基础上,提出了一种基于RSSI比值的加权质心定位算法,利用节点RSSI值求出加权系数,再对质心坐标进行加权处理.仿真实验表明:改进的质心算法有效地减少了定位误差,定位精度优于原算法.     

基于接收功率电平的三角质心近距离定位算法

针对无线传感器网络中近距离定位精度较低的问题,提出了一种基于接收功率电平(RPL)的免标定三角质心定位算法.该算法使用无线信号参数RPL代替传统接收信号强度指示(RSSI),应用于测距模型中,与传统三角质心定位模型相结合,从而达到降低测距误差、提高定位精度的目的.通过仿真实验,将基于RPL的三角质心定位算法与基于RSSI的三角质心定位算法进行对比,结果表明:在实验环境下,基于RPL的三角质心定位算法比基于RSSI的三角质心定位算法精度提高了59.02％,定位精度有明显提升.     

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。