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无线传感器网络(WSN)的许多应用都是基于节点的位置信息.本文从WSN的基于测距的定位算法和无需测距的定位算法对其定位算法进行详细的说明.并分析比较各定位算法的优缺点.最后还指出了WSN的自身定位问题的研究方向. 相似文献
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作为一种全新的信息获取和处理技术,拥有十分广泛的应用前景,其中,节点定位是重要的核心技术之一,同时也是无线传感器网络技术及应用的最核心的技术基础。目前已有的定位方法主要是按照基于测距和非基于测距进行分类总结。在研究大量相关文献的基础上,用一种全新的视角对目前现有的定位方法进行重新分类,介绍了WSN无线信号衰减模型,提出一种基于RSSI校验的加权质心节点定位算法,且与相关定位算法进行了比较分析和仿真实验得出结论。 相似文献
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无线传感器网络定位算法综述 总被引:10,自引:2,他引:8
无线传感器网络(WSN)是一个多学科的研究领域,具有很广泛的应用前景,其中,WSN的定位是非常重要的研究方向。介绍了国内外研究机构在WSN定位方面的研究进展,并对这些工作进行了归纳和总结。将每种定位算法按照需不需要测距分为两大类,而且在具体算法中讨论了其以下几个特征,包括:需要/不需要锚节点、集中式/分布式、固定/移动等。 相似文献
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无线传感器网络定位的分布式求精算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对WSN中基于测距的定位进行误差分析提出一种求精算法。该算法每次迭代中首先根据“磁极”思想确定“误差节点”和“有效节点”;然后在误差节点的邻居节点中选择2个相对偏差最小的节点作为圆心,以它们到误差节点的测距值为半径分别作圆,得到两个交点;最后在它的当前定位位置和这2个交点之中选择误差较小的作为本轮的求精位置。仿真结果表明,该算法能够降低多边定位模型产生的节点位置误差,有效提高网络的定位精度。 相似文献
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Estimating the positions of sensor nodes is a fundamental and crucial problem in wireless sensor networks. In this paper, three novel subspace methods for node localization in a fully connected network are devised with the use of range measurements. Biases and mean square errors of the sensor node position estimates are also derived. Computer simulations are included to contrast the performance of the proposed algorithms with the conventional subspace positioning method, namely, classical multidimensional scaling, as well as Cramer-Rao lower bound. 相似文献
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Sangjin Han Sungjin Lee Sanghoon Lee Jongjun Park Sangjoon Park 《Wireless Networks》2010,16(5):1389-1406
Distributed localization algorithms are required for large-scale wireless sensor network applications. In this paper, we introduce an efficient algorithm, termed node distribution-based localization (NDBL), which emphasizes simple refinement and low system-load for low-cost and low-rate wireless sensors. Each node adaptively chooses neighboring nodes, updates its position estimate by minimizing a local cost-function, and then passes this updated position to neighboring nodes. This update process uses a node distribution that has the same density per unit area as large-scale networks. Neighbor nodes are selected from the range in which the strength of received signals is greater than an experimentally based threshold. Based on results of a MATLAB simulation, the proposed algorithm was more accurate than trilateration and less complex than multi-dimensional scaling. Numerically, the mean distance error of the NDBL algorithm is 1.08–5.51 less than that of distributed weighted multi-dimensional scaling (dwMDS). Implementation of the algorithm using MicaZ with TinyOS-2.x confirmed the practicality of the proposed algorithm. 相似文献
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无线传感器网络节点电源系统设计 总被引:7,自引:0,他引:7
在影响无线传感器网络的生命周期的众多因素中,节点的能量是其中最为重要的。文中设计了一种基于太阳能电池板和锂电池的节点电源系统,能够为节点数传模块提供电源并为传感器提供5V和12V电源,实现了在有阳光的环境中为无线节点永久性供电与无线传感网络无限使用的目的。 相似文献
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利用无线传感器单片机CC2431和CC2430设计了一个基于ZigBee的公交车无线定位系统。传统的定位都是采用GPS或者GPRS的定位。GPS定位系统设计简单,可以使用免费的定位卫星资源,但是移动台到控制中心的数据传送需要借助其它网络资源;GPRS定位是基于移动蜂窝式通信的定位,使用现有的移动网络,但是带宽低,不利于突发事件的快速处理。本文设计的Zigbee的无线定位系统基于无线单片机CC2431[1],利用CC2431自带的RSSI定位引擎[2],再运用无线自组网[3]进行定位并向控制中心传送定位信息。该系统设计简单,定位精确度高,设备成本低廉,适合现代化城市的公交车系统智能管理。 相似文献
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针对传感器节点的电池容量限制导致无线传感网络寿命低的问题,基于容量最大化(CMAX)、线上最大化寿命(OML)两种启发式方法以及高效路由能量管理技术(ERPMT),提出了基于ERPMT改进启发式方法的无线传感网络寿命最大化算法。首先,通过启发式方法初始化每个传感器节点,将节点能量划分为传感器节点起源数据和其它节点数据延迟;然后利用加入的一种优先度量延迟一跳节点的能量消耗;最后,根据路径平均能量为每个路由分配一个优先级,并通过ERPMT实现最终的无线传感网络优化。针对不同分布类型网络寿命的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比较为先进的启发式方法CMAX及OML,本文算法明显增大了无线传感网络的覆盖范围,并且大大地延长了网络的寿命。 相似文献
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研究无线传感器网络节点定位的方法。首先介绍了节点定位的基本原理,在总结节点定位原理的基础上,对节点定位方法的分类依据进行了归纳。在对无线传感器网络节点定位方法的研究中,主要对是否基于测距的节点定位方法进行具体分析,介绍了2种类型的定位方法的基本原理,并对2种类型的定位方法中的典型算法做了具体说明,最后介绍了定位算法的评价标准。 相似文献
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One way to reduce energy consumption in wireless sensor networks is to reduce the number of active nodes in the network. When sensors are redundantly deployed, a subset of sensors should be selected to actively monitor the field (referred to as a "cover"), whereas the rest of the sensors should be put to sleep to conserve their batteries. In this paper, a learning automata based algorithm for energy-efficient monitoring in wireless sensor networks (EEMLA) is proposed. Each node in EEMLA algorithm is equipped with a learning automaton which decides for the node to be active or not at any time during the operation of the network. Using feedback received from neighboring nodes, each node gradually learns its proper state during the operation of the network. Experimental results have shown that the proposed monitoring algorithm in comparison to other existing methods such as Tian and LUC can better prolong the network lifetime. 相似文献