基于Schmidt正交单位化的稀疏化定位算法

为了提高在一个移动信标节点下的无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种稀疏化的无线传感器网络节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题,并提出了Schmidt正交单位化的预处理方法,对观测矩阵进行预处理,使其有效地满足了约束等距性条件。并针对稀疏定位模型中得到的稀疏信号是近似稀疏信号的问题,采用质心算法来优化算法的定位精度。实验结果表明,相比于MAP类算法,稀疏化的无线传感器网络节点定位算法的定位精度更优,同时所需要的信标节点的广播次数也更少。     

移动锚节点辅助的DV-hop定位方法研究

该文简要分析了DV-hop算法的定位原理,在分析锚节点比例、节点部署密度对该算法定位精度影响的情况下,针对稀疏的随机无线传感器网络引入移动锚节点。移动锚节点使用一种在自组织网络中经常用到的移动模型。仿真结果表明,改进的M-A-DV-hop算法很大程度地降低了硬件成本,并显著提高了算法在稀疏随机传感网中的定位精度。     

基于Voronoi图的无线传感器网络定位算法优化

无线传感器网络是由具备传感、计算和通信能力的传感器节点组成的多跳自组织网络。定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,大多数定位算法都以测距技术为基础。提出了一种基于距离优化的Voronoi图定位算法VB-DR。该算法利用Cayley-Menger行列式的几何应用对节点之间的距离关系进行限制,得到关于测距误差的约束方程并用以优化距离信息。仿真表明,VB-DR算法可以较好地修正测距误差,并解决经典的基于Voronoi图定位算法中存在的定位失败问题。     

基于DV-Hop算法改进的研究

对无线传感器网络中的DV-Hop的定位算法进行了研究和分析,它是一种基于无需测距的无线传感器网络的定位算法.针对DV-Hop根据全部网络的数据计算单跳距离,通信负担大,而且对于锚节点分布不均和稀疏节点网络,定位精度差,提出把网络分局部和分区域.针对非测距算法的定位精度粗糙,在DV-Hop后,加入分布式迭代算法,进一步提高定位的精度.通过对算法的仿真,得出该算法定位精度提高,和改进算法的一些特定应用环境.     

无线传感器网络中基于复合权值的质心定位改进算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术之一。为了提高无线传感器网络节点定位的精确度,文章分析了质心定位算法的原理和优缺点,提出一种基于复合权值的质心定位改进算法（简称为RWCLA）,利用不同的权值来体现不同的锚节点对多边形质心计算结果的影响。仿真实验表明,改进后的算法比标准质心定位算法的定位精度有了明显的提高。     

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,提高定位精度。     

无线传感器网络节点定位问题研究

定位技术是无线传感器网络重要的共性支撑技术之一。对无线传感器网络的定位问题进行了分类;把节点定位过程分成4个基本步骤,并以此分类和节点定位过程组成为线索,介绍并分析了现有的具有代表性的节点定位算法。指出了今后无线传感器网络节点定位算法研究可能的几个热点方向。     

基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

无线传感器网络节点定位算法综述

节点定位是大多数无线传感器网络应用的基础。文章介绍了无线传感器网络节点定位的原理、节点定位计算的一般过程,讨论了现有的传感器网络节点定位算法的分类方法,并简要介绍了几种代表性算法的原理和特点。通过对现有算法的分析比较,指出了可能的热点研究方向。     

无线传感网络节点定位技术

节点定位是无线传感网络的关键技术之一.介绍了无线传感网络的结构和节点定位技术的分类.针对于静态锚节点和无锚节点的定位方法,介绍了每个算法的原理,分析了误差产生的原因,概括了算法适用的条件,并介绍了目前提出的有效的改进方法.对于目前在无线网络定位中出现的问题做出了展望.     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.     

基于邻居筛选的质心迭代定位算法

无线传感器网络在经济、环境、军事等领域有着非常重要的价值和潜力,而节点自身定位问题是传感器网络的一个基本问题。该文对无线传感器网络中传统的DV-HOP节点定位算法存在的问题进行了分析;给出了筛选节点邻居算法减少消息发送的数量,节省了节点能量。并提出了一种新的质心迭代定位算法,有效控制了传统定位算法中不可定位节点的数量和定位误差。对于路由选择和数据融合有重要的作用。     

适于无线可充电传感网络的节点优化部署

针对现有无线可充电传感网络的节点优化部署方法中存在的收信能量估计模型未考虑实际商用天线的定向辐射特征、优化目标未考虑节点部署方式对定位精度和覆盖程度的影响、节点部署方法寻优精度有待进一步提升等问题,研究适于无线可充电传感网络的新型节点优化部署方法。以精确估计收信能量为目标,提出基于双偶极子天线的收信能量估计模型;提出传感节点失活时间、普通节点定位精度、普通节点覆盖程度的评价方法,完成优化目标函数的构建;提出融合信息正迁移机制的多任务进化算法,求解优化目标函数,通过优化部署传感节点的位置实现节点失活时间最小化、定位精度最大化、覆盖程度最大化。仿真结果显示:当普通节点数为36时,相比于传统单任务进化算法,本文算法的节点失活时间降低了32%,定位精度提高了23.5%,节点覆盖程度提高了12%。     

基于半定松弛优化估计的无线传感网络定位

针对复杂环境下的无线传感节点位置定位精度的问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的半定松弛优化估计（SC-SDP）算法,以实现无线传感器网络中节点位置的准确估计。文章基于半定松弛优化估计定位技术,建立系统模型并将其作为一个优化问题,通过寻找初始非凸目标函数的更低下界来重新阐述优化问题,将非线性和非凸问题分别松弛优化,得到次优化解;采用无迹卡尔曼算法过滤其噪声,获得一个可更准确地捕捉真实均值和协方差的滤波器,并且利用无轨迹转换使高斯输入信号精确到三阶,非高斯输入信号精确到二阶。大量的实验结果分析表明:SC-SDP算法在无线传感器网络的定位误差（RMSE）要优于GM-SDP算法、WLS算法以及CRLB算法的定位误差,提高了无线传感器网络的定位精度;半定松弛化算法的抗干扰性得到改善。     

无线传感网络改进APIT定位算法

未知节点定位是无线传感网络中的研究重点之一,目前最常用算法为基于免测距原理的APIT算法.该算法具有通信开销小、硬件简单易实现等优点,但其基本思想为质心原理定位,故定位精度难以提高,特别是当锚节点稀疏时无法定位.针对APIT定位算法无法定位,锚节点三角形不包含待定节点的情况,提出一种改进两点定位法,并与原APIT定位算法相结合,提高了定位精度及未知节点覆盖率.     

ZigBee无线定位网络的精度分析及优化

针对CC2430/CC2431的ZigBee无线定位网络误差产生的原因,对系统精度进行分析和优化.通过研究单向误差的方法,针对不同网络拓扑结构、不同参考节点间距,进行90小组实验并对数据分析拟合.当网络参数A=78,n=16,节点间距为30m、摆放方式为矩形拓扑结构的情况下,ZigBee无线定位网络的误差均值较小,定位稳定性最高.对参考节点间距为30m时的误差拟合曲线进行了分析,发现矩形的ZigBee无线定位网络区域可以近似分为误差稳定区域和误差单向偏差区域.结果表明：在构建无线定位网络时,可以根据需要选取最佳的参考节点间距,并对有误差的区域进行补偿,从而提高ZigBee无线定位网络的可用性,降低其使用难度.     

无线传感器节点均匀性估计算法及其应用

无线传感器网络中锚节点的分布情况是一个重要指标,在很大程度上影响未知节点定位的精度,但目前对均匀性的分析却很少. 通过比较邻居节点的接收信号强度(RSS)确定未知节点移动后远离和靠近的锚节点个数,以此研究未知节点周围锚节点的分布情况. 提出了一种对锚节点均匀性进行定量估计的算法,给出了均匀性评价指标——归一化均匀性偏差的概念及公式. 将该算法应用到节点定位过程中,提出混合定位算法. 仿真结果表明,基于均匀性估计的混合定位算法能提高原有算法的定位精度.     

遗传-禁忌搜索优化的三维DV-Hop定位算法

为进一步提升无线传感器网络的定位精度和稳定性,提出了一种利用遗传-禁忌搜索法改进的三维distance vector-hop （DV-Hop）定位优化算法（TDGT）.首先利用最优跳数、跳数调整因子以及锚节点距离误差加权值对DV-Hop中的节点间跳数和平均跳数进行改进和修正,降低了算法的定位误差;其次将具有快速搜索能力的禁忌搜索引入遗传算法中进行寻优,提升了算法的搜索效率和定位准确性.仿真结果表明,TDGT与现有的无线传感器网络定位算法相比,具有更佳的寻优搜索能力、定位精度和稳定性.