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.     

无线传感器网络中基于能量级加权的质心定位算法

针对无线传感器网络的内在特点以及传统质心定位方法的局限性,提出一种基于能量级加权的质心定位算法——PWC定位算法.它完全基于网络连通性,采用信标节点的能量级信息作为加权因子计算未知节点位置,体现了不同信标节点对质心计算结果的影响.仿真结果表明,该算法减小了平均定位误差,是一种适合大规模传感器网络应用的节点定位算法.     

一种改进的质心定位算法

在无线传感器网络中,确定传感器节点的位置至关重要.通过对传统的质心定位算法进行分析,考虑到接收信号强度直接影响到未知节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的改进的质心定位算法.该算法将每个未知节点的通信区域划分为6个部分,通过比较RSSI,找到对未知节点更为精确的估计区域,从而对未知节点作出更为精确的位置估计.仿真结果表明,相比于原始的质心定位算法,改进后的质心定位算法大大提高了无线传感器网络节点的定位精度.     

无线传感器网络中APIT-HR定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)中近似四面体内点(APIT)质心定位算法计算复杂度高、定位精度差的问题,提出一种基于RSSI值折半的APIT (APIT-HR)质心定位算法.该算法以未知节点与三角形中的两个锚节点同时感知第三个锚节点的RSSI值进行比较并确定未知节点的存在区域,再以该区域质心作为定位结果.以面积规则和圆交域质心法改善APIT算法中存在的一些缺陷.仿真实验表明:相对于原始的APIT质心定位算法,APIT-HR算法降低了计算复杂度,提高了定位覆盖率和定位精度,定位误差缩小了22.8％.     

基于节点映射的井下无线传感器网络定位算法

针对目前井下定位算法对未知节点不在锚节点组成区域内的情况考虑不全面,从而导致定位误差较大的问题,提出了一种基于节点映射的改进加权质心定位算法。该算法对未知节点不在锚节点组成区域内的情况进行节点映射处理,并通过改进加权质心定位算法求锚节点的多个质心,通过质心节点对未知节点进行定位。仿真结果证明,该算法可以提高节点的定位精度。     

无线传感器网络的分区域质心定位算法

针对无线传感器网络（WSNs）质心定位算法定位精度较低和一般的改进型质心算法计算复杂及数据通信量大的问题,提出一种新的质心定位算法——分区域质心定位（RPCL）算法.该算法将包围未知节点邻居锚节点组成的三角形划分为7个区域,每个区域的确定1个质心作为未知节点的估计位置.仿真结果表明：RPCL算法的平均定位误差比一般的质心定位算法减小20％以上;参数优化后,误差减少到49％左右.     

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.     

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。     

基于最优信标节点的无线传感器网络质心定位算法

针对无线传感器网络(WSN)质心定位(CL)算法精度不高的问题,提出了一种基于最优信标节点的质心定位(OBCL)算法.OBCL算法采用了4个移动信标节点,首先,对移动信标节点的路径进行规划;然后,未知节点根据集合偏移度(SDD)从候选信标节点集合中选出最优信标节点来进行位置估计;其次,为了解决信标节点不足导致无法定位的问题,引入角色转变机制,未知节点在完成定位之后成为准信标节点来进行辅助定位;最后,为了保证网络中所有节点能够完成定位,在完成初次定位之后,需要进行重定位过程.仿真实验结果表明,与CL、基于加权的质心定位(WCL)、利用接收信号强度加权的质心定位(RR-WCL)这3种算法相比,OBCL算法的平均定位误差分别降低了67.7%、39.2%、24.4%.由于OBCL算法只需要4个移动信标节点就能达到较好的定位效果,因此适合应用于对网络成本低、定位精度要求高的场景.     

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。     

传感器网络加权质心自定位算法

提出了基于跳距的加权质心定位算法,用信标节点和未知节点之间的跳距来确定质心算法中各信标节点的加权因子,以提高质心算法的定位精度。对普通质心算法和改进后的质心算法进行了模拟仿真,结果表明所提出的算法从总体上看具有较好的定位效果。     

无线传感器网络加权质心相对定位算法

针对基于接收信号强度指示的无线传感器网络加权质心定位算法在实际应用中计算复杂的缺点,提出一种改进型传感器网络加权质心相对定位算法（WCL-RSSI）。该算法主要采用参考节点精选机制和定位组合精选策略选择定位自评误差小的节点进行三边测距定位,以此重建定位权值函数来减小坐标定位误差,最后采用加权质心法计算坐标,并计算该节点的定位自评估误差。仿真实验表明,在同等计算复杂度下,该算法较传统定位方法的定位精度有了明显的提高。     

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。     

基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法

无线传感器网络中,节点定位技术是该领域内的核心技术之一。为解决传统质心定位算法中存在的定位精 确度较低的问题,在划分无线传感器网络的基础上,提出了一种将RSSI测量方法与传统质心算法相结合的改进算 法。该算法采用将接收到的RSSI值与网络划分区域相结合的方法,构成未知节点的佑计区域从而进行节点定位。仿 真实现表明,该算法定位误差较传统质心算法有明显提高。     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

无线传感器网络中一种改进的APIT定位算法

通过对无线传感器网络节点定位机制的研究,针对APIT定位算法中锚节点（anchors,即位置已知节点）稀疏而带来的定位精度低的问题,提出了一种改进的APIT定位算法。该算法结合了anchors对未知节点的影响因子和质心算法。仿真实验表明该算法在anchors稀疏的情况下,能明显提高定位精度,具有较普遍的工程应用意义。     

基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法优化

为了提高无线传感器网络定位精度的准确性, 对质心定位算法进行优化. 在测距阶段, 采用均值滤波和中值滤波相结合的方式对RSSI值进行预处理; 在定位阶段, 使用距离倒数的指数幂对质心加权; 同时引入迭代的思想, 解决了定位中锚节点密度不高的情况下, 节点无法定位的问题. 实验结果表明, 本文改进的算法与质心定位算法和距离加权的质心定位算法相比, 能够有效地提高无线传感器网络的定位精度.     

基于接收信号强度指示加权融合的质心定位算法

针对当前无线传感器网络质心定位算法在参考节点分布不均匀时定位误差较大,提出了一种基于RSSI加权融合的质心定位算法.通过将离未知节点距离由近到远的每三个参考节点组成三角形定位单元,运用传统质心算法产生质心,这样确保了质心的有效性.分析了影响定位精度的因素,通过加权因子来体现不同参考节点对质心坐标决定权的大小,并确定了各因素的权值.最后进行加权融合处理,使得整个定位精度得到了很大的提高.仿真结果表明,所提算法较之前的加权质心算法定位精度有了明显提高,最高可达38.41％.     

两种距离无关的WSN定位算法仿真及分析

为了分析无线传感器网络(WSN)中几种距离无关的定位算法的定位性能,通过设定在相同的定位区域内随机分布不同的节点密度及信标节点比例的传感器节点,对DV-Hop、质心定位两种算法进行定位误差的计算及仿真。通过对MATLAB仿真结果的分析得出DV-Hop算法的网络节点密度越大,定位精度越高,而质心算法信标节点比例越高,定位精度越高从而导致网络成本增加算法特点。最后得出在同等条件下实现定位,采用DV-Hop算法可得到较好定位性能的结论。