无线传感器网络的定位改进算法

DV-Hop定位算法利用最近一个信标节点估计的平均跳距来计算未知节点坐标,降低了定位精度.提出了改进算法,对每个信标节点的平均跳距误差进行mandist和dist跳距修正加权,然后用加权处理后的平均跳距误差修正全网平均每跳距离,使其更逼近实际距离,最后得到未知节点的坐标.通过仿真,证明该改进算法可以有效地降低节点分布不均引起的测距误差,提高算法的定位精度.     

基于双通信半径的传感器网络DV-Hop定位算法

为了减少传统的DV-Hop算法对未知节点定位时产生的较大误差,分析了影响传统DV-Hop算法定位精度的两个因素,继而提出了一种改进算法。改进算法在进行未知节点定位时,信标节点先后使用两个通信半径广播自身位置信息,从而获得未知节点与信标节点间更精确的跳数,并计算出它们之间更精确的距离,得到未知节点更精确的坐标。仿真结果显示,改进算法相比于传统DV-Hop算法相对定位误差减少了13%~15%,并且减少了由于网络拓扑结构不同带来的定位误差的差异性。     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。     

一种APIT改进定位算法研究

APIT改进定位算法结合网格扫描方法,未知节点一旦被定位就充当起信标节点的功能,向周围邻居发送自己的估计坐标信息,把已经定位的未知节点与信标节点同等对待。通过MATLAB进行仿真,实验证明,该算法不仅减小了定位误差,并且提高了定位覆盖率,表明APIT改进定位算法有一定优势。     

基于节点间连通性差异的DV-Hop定位算法

提出一种基于节点之间的连通性差异的算法(CDA DV-Hop). 首先通过锚节点的逆向位置估计,对锚节点的平均跳距重新进行计算,减少累计误差;然后再根据相近位置具有相似的连通性这一特性,对同一未知节点的不同估计位置进行最大最小值的限定,限定超出感知区域的位置,并计算它们的连通性差异;最后从候选估计位置中找出连通性差异值较小的位置作为最终的估计位置. 实验结果表明,在相同的条件下,CDA DV-Hop算法相比已有的距离向量-跳距算法具有更高的精度.     

基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop定位算法

无线传感器网络具有大规模、自组织、可靠性、以数据为中心、集成化等特点,被广泛应用于军事、医疗、矿山监测、安全生产等领域。然而现有的无线传感器网络非测距定位算法还存在定位偏差较大问题。针对上述问题,本文提出一种基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop（Distance Vector Hop）定位算法（DEWF-D）。该算法对非测距定位算法中的DV-Hop算法出现误差的步骤进行优化处理,通过减小算法过程中出现的误差,最终得到较为精准的定位坐标。首先使信标节点以两种不同的通信半径传递消息,将跳数进行精确化处理,以减少跳数带来的误差,然后用最小均方误差准则和误差加权方式计算平均每跳距离,最后利用人工鱼群算法替换三边测量法进行坐标计算,同时又在人工鱼选择下一个位置时引入全局最优信息,并引入人工鱼的吞食行为,提高人工鱼群算法的精度以及收敛速度。通过仿真验证,在不同信标节点密度下,本算法与DV-Hop算法以及其他算法相比定位精度分别提升28.3%、6.9%、12.5%,而在不同通信半径下,定位精度提升了24.4%、7.6%、14.8%。证明DEWF-D算法能有效提升定位精度,解决了定位算法中出现的定位偏差较大问题。     

基于卡尔曼滤波的WSNs节点定位研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。在采用装备有GPS装置的移动信标-移动机器人、无人机的基础上,将加权最小二乘估计与扩展卡尔曼滤波(EKF)组合,进行未知节点定位。算法首先利用加权最小二乘估计(WLSE),获得无线传感器网络未知节点的初步位置,再用扩展卡尔曼滤波进一步提高定位精度。并且提出了加权因子的确定方法,同时,算法还提出了移动信标位置参与EKF迭代计算的最优排序方案。算法可以实现传感节点的低成本定位,可以达到较高的定位精度。仿真结果显示,算法与目前常用的最小二乘估计相比,未知节点的定位精度有较大的提高。算法应用RSSI测距方式,它还可应用于TDOA,TOA等基于测距的定位算法中,具有较普遍的应用意义。     

无线传感器网络三维节点的插值规划定位

针对无线传感器网络中传感器节点的初始位置未知的问题,提出一种基于插值和规划算法的无线传感器网络三维节点定位算法.该算法利用锚节点坐标将节点所在空间曲面建立,并利用接收信号强度指示（RSSI）值和无线信号传播模型推导出所有可通信节点间相对距离.最后,利用0-1规划在空间曲面上选出满足距离约束且与未知节点数量相同的插值节点,从而估计出未知节点的空间位置.该算法设计简单,通信开销少.仿真结果表明,该算法具有较小的节点定位误差,并具有良好的稳定性和扩展性.     

一种改进的DV-Hop改进算法

针对DV-Hop算法在定位过程中产生的误差,提出了一种基于RSSI跳数修正和坐标修正的DV-Hop改进算法。该算法通过RSSI技术对邻居节点的跳数进行修正,并对定位处的节点坐标进行修正。仿真结果表明:改进算法在一定程度上减小了定位误差。     

基于WSN特点对DV-HOP算法改进的研究

为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中与距离无关的定位算法的定位性能,通过对DV-Hop算法的分析研究,结合计算机模拟随机分布节点位置的概率统计方法,提出一种改进的DV-HOP-M算法,该算法实现了在已知3个信标节点的情况下,对整个网络节点位置进行粗略的估计。仿真结果表明:提出的算法较之原有的DV-HOP算法,提高了基于无距离WSN定位的精确度。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法

定位技术在无线传感器网络应用中起着非常重要的作用,也是具有挑战性的一种技术。近些年来,为了解决节点定位不精确的问题,很多定位算法被相继提出。在无需测距的定位算法中,DV-Hop定位算法利用节点之间的跳距估计传感器节点的位置,受到了越来越多学者的关注,但是这种定位算法本身也存在着一定的不足。针对DV-Hop定位算法的不足,提出了先对未知节点平均跳距进行加权处理,再用修正算法修正节点位置的改进算法。仿真结果显示,改进后的定位算法在一定程度上提高了节点的定位精度,具有很强的应用性。     

辅助定位信标节点的移动路径规划算法研究

为快速实现监控区域内所有传感节点的定位,利用辅助定位信标节点的移动,提出无线传感网中辅助定位信标节点的移动路径规划算法（MPPA）。在MPPA算法中,考虑由多个六边形网格组成的监控区域,分析sink节点的移动特点,考虑其移动路径中停留位置只是六边形网格的顶点和中心,不在同一位置停留,相邻3个停留位置不共线以及每一个网格至少被3个以上不同停留位置覆盖等约束条件,提出信标节点的移动路径约束和传感节点定位约束,并建立其移动路径规划模型。根据邻居停留位置的信息素浓度决定下一个停留位置,根据蚂蚁选择的路径释放和挥发信息素。经过蚁群算法的多次迭代,可获知能覆盖所有网格的信标节点最优移动路径。信标节点沿着该路径移动时,传感节点可获知信标节点的不同位置信息,收集通信时的RSSI值,采用Kalman滤波算法降低通信噪声,采用最大似然估计算法计算自身位置坐标。仿真结果表明：MPPA算法可根据网格中心和顶点的位置,收敛于移动距离最短且能实现监控区域任何位置上传感节点定位的最优移动路径。MPPA算法降低了信标节点的移动路径长度和停留位置个数,降低了网络启动后所有传感节点获知自身位置所需要的时间,并将传感节点平均定位误差保持在较低的水平。在一定的条件下,MPPA算法比SCAN、DOUBLE_SCAN、HILBERT、CIRCLES和ZSCAN算法更优。     

信标漂移场景下基于加权DS证据理论的目标定位

移动目标定位一般利用位置已知的信标节点确定目标位置.然而,部分信标节点可能受到外部因素的影响而偏离原来位置,即信标漂移,它使得定位结果误差增大甚至定位失败.为此,本文提出一种基于加权DS(Dempster-Shafer)证据理论的漂移节点重定位算法,它通过确定节点是否发生漂移并判断其可信度,进而选取未发生漂移或漂移小的节点作为重定位的信标节点,利用这些新信标节点即可实现移动目标的定位.此外,为了使得定位结果更加精确,算法还计算了外部因素对节点漂移的影响,将其作为权值对定位结果进行加权优化.仿真结果表明,本文算法在漂移距离总和、定位精度和可定位节点比例等方面具有明显优势:在100 m×100 m区域内,多数情况下重定位信标漂移距离总和在0～2 m范围内,重定位误差在0～3 m范围内,可定位节点比例超过80%.     

无线传感器网络的DV-Hop定位算法改进

针对传统DV-Hop算法存在定位精准度低这一缺陷,分析了影响传统DV-Hop算法定位精度的三点主要因素:锚节点分布密度、平均跳距误差、极大似然法扩大误差。从算法的平均跳距计算和节点坐标计算两个阶段入手,引入RSSI(Receive Signal Strength Indicator)技术对平均跳距计算过程进行优化处理,同时对未知节点坐标计算过程采用最小二乘法进行修正。仿真结果表明:改进后的算法在测距精度上比原始算法提高了约30%;在相对定位精度上提高了约35%。     

基于随机游走的无线传感器网络节点定位方法

为提高无线传感器网络中的节点定位精度,提出一种自适应随机游走模型的节点定位算法.首先将随机游走应用于网络拓扑结构连通性中,构建节点间相对距离模型,并设计自适应算法,提高该模型有效性;然后通过将该模型嵌入经典定位算法distance vector-hop（DV-Hop）中实现系统节点定位工作.仿真和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和定位精度,误差比DV-Hop算法减少了20%~30%.     

基于RSSI的改进差分修正加权质心定位算法

通过信标节点广播信号强度计算未知节点与信标节点的距离,按升序排序后,逐次取三个距离构建相交圆求质心,并将第一个质心作为参考节点计算差分修正因子修正质心,最后,通过加权质心计算实现未知节点的定位.仿真结果表明,该算法能够减少质心计算误差,有效提高定位精度.     

WSN中基于多功率移动锚节点的智能定位算法

针对无线传感器网络节点定位,提出一种基于多功率移动锚节点的改进鸡群定位算法。移动锚节点按照移动模型遍历定位区域,通过功率控制发射信标信号,未知节点接收到信标信号后,利用测距模型建立距离方程并采用最小二乘法计算节点坐标,再使用鸡群算法对节点坐标进行修正。仿真结果表明,改进鸡群定位算法的定位精度和收敛速度皆有所提高。     

基于RSSI的灰狼优化差分修正质心定位算法

采用接收信号强度计算信标节点位置与质心,进而计算差分修正因子对质心坐标进行修正.基于质心坐标采用灰狼优化算法获取未知节点位置来提高定位精度.最后通过相关仿真进行验证.     

多策略改进麻雀搜索算法优化三维DV-Hop节点定位

为进一步提升传统3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法（MISSA）优化3DDV-Hop的定位算法（MISSA-3DDV-Hop）。首先,采用通信半径分级方法细化多通信半径定位节点的跳数值,提高了最小跳数计算的准确性。然后,利用跳距误差与估计距离误差的加权平均值修正节点间的平均跳距,降低了信标节点与未知节点之间的距离估算误差。最后,采用麻雀搜索算法实现3DDV-Hop算法未知节点的位置寻优,并引入佳点集和发现者-跟随者自适应调整策略,通过建立误差适应度函数和目标函数,增强麻雀搜索算法初始种群的分布性和多样性以及全局收敛速度和局部寻优能力。仿真结果表明,与传统3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比,本文方法具有更高的定位精度,更好的稳定性和更快的收敛速度。     

基于节点间覆盖关系的改进DV-Hop算法

针对经典DV-hop算法在估计跳数时所引起的定位误差,提出了基于覆盖比例的定位算法. 根据两节点间的通信覆盖率引入跳数系数,降低了每跳距离产生的误差,精确未知节点距参考节点的位置. 仿真结果表明,改进的算法能使节点的定位精确度提高,使误差比原始算法降低10%左右.