基于人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点的定位精度,提出一种基于改进人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法.首先设计一种三点估计未知节点坐标模型;然后利用该模型求取未知节点的坐标,并将计算出的节点位置作为人群搜索的初始位置;最后采用改进的人群搜索算法优化未知节点的位置.仿真结果表明,通过与已有的相关定位算法相比较,所提出算法具有更高的定位精度.     

基于距离修正及灰狼优化算法对DV-Hop定位的改进

无线传感器网络在实际应用中普遍存在节点布设不均匀的状况,导致使用经典DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法实现节点定位存在较大的误差。为了提高定位精度,提出基于测距修正及灰狼优化算法的改进策略。首先,针对未知节点到每一目标锚节点的平均每跳距离校正值,采用一种相似路径搜索算法获得网络内一条最相似锚节点对间的多跳路径用于确定该值,以期提高未知节点到锚节点距离估计值的精度;进而,在使用Lateration算法获得未知节点初始位置后增加改进的灰狼群体智能算法优化步骤,以期提高定位精度。仿真实验结果显示,所提出的改进策略相对经典DV-Hop定位方法以及典型的改进方法,提高了对网络拓朴变化的鲁棒性,定位精度有了显著改善。     

无线传感器网络中的节点自适应周期定位

无线传感器网络节点自定位算法是无线传感器网络系统的重要组成部分,是无线传感器网络中所有应用得以实现的基础。基于最小二乘估计的自适应周期定位算法采用周期定位机制控制网络中节点定位,使用基于接收信号强度指示的测距技术获取节点间距离,启动定位周期,直至定位周期终止,完成定位。未知节点采用极大似然估计得到初解,使用最小二乘估计获得自身位置坐标的最终解。仿真实验表明,基于最小二乘估计的自适应周期定位算法能显著提高网络中未知节点的定位率,有效抑制测距误差的传播,提高了节点定位精度。     

基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

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.     

基于组合测距的无线传感器网络自定位算法

针对如何在锚节点密度较低的情况下提高无线传感器网络中节点自定位精度的问题,本文提出了一种基于RSSI和TDOA组合测距的加权质心定位算法.该算法分别对传统RSSI和TDOA测距模型增加了校验参数及温度补偿,将未知节点与锚节点间距离估计值的倒数作为权值参数,再利用加权质心算法计算出未知节点的位置坐标.硬件试验表明室内环境中基于改进RSSI测距模型的定位算法相比于传统RSSI质心定位算法的误差改进比率为56.2%,仿真结果显示基于组合测距的定位算法在锚节点密度较低时也能达到较高的定位精度.     

基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法

针对无线传感器网络空间定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出一种基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法。该算法结合了两种未知节点的求解方法,首先利用三面定位模型,通过求取三个面的交点来获取未知节点的坐标;再使用鸡群优化算法进行改进,根据三面定位法计算出的坐标值以及离未知节点最近信标节点的坐标进行初始化,迭代寻优。使用MATLAB进行仿真,改变算法的迭代次数、信标节点占比和通信距离,来对定位精度进行分析。结果表明该定位算法具有较高的定位精度与较快的收敛速度,且陷入局部最优的可能性低于粒子群定位算法。     

一种分布式无线传感器网络节点定位算法

基于接收信号强度(RSSl)的无线传感器网络节点定位算法由于无需额外测距硬件的支持而受到广泛的应用.但无线信号传输受到环境的影响,使得基于RSSI的定位算法存在较大的定位误差.针对上述不足提出了一种基于概率的无线传感器网络节点定位方法.首先根据信标节点发送信号强度与未知节点接收信号强度差来计算未知节点到其一跳范围内所有信标节点的估计距离,然后根据这些估计距离,通过计算未知节点在某个位置概率密度函数的最大值来确定未知节点自身的位置坐标.通过仿真表明,该方法在较低的信标节点密度和节点通信半径条件下,具有较高的节点定位精度和定位覆盖率.     

一种基于约束策略的无线传感器网络定位算法*

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,对于无线传感器网络的基本理论方法和应用研究都具有重要意义。在深入研究分析距离无关定位算法的基础上,提出了基于约束策略的无线传感器网络定位算法。该算法无须测距,采用跳数估计节点间距离,并针对未知节点到锚节点距离计算中的不足,对锚节点的平均每跳距离作了修正;在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围内的锚节点对其所在位置进行约束。仿真结果表明,该算法具有较好的性能,比已有算法的定位精度有所提高。     

基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位

针对经典DV-Hop定位算法第3阶段计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位方法。首先分析DV-Hop算法误差大的原因,并将定位问题转换成未知节点坐标的优化问题,然后采用改进粒子群算法对问题进行优化,并引入收缩因子加快搜索速度和精度,找到全局最优未知节点坐标,最后在Matlab 2012平台上进行仿真实验。仿真结果表明,本文算法提高了传感器节点的定位精度,大幅度降低了定位误差。     

WSNs中基于粒子群优化的节点定位算法

节点定位是无线传感器网络(WSNs)的关键技术之一.接收信号强度指示(RSSI)测距技术以其不需增加任何额外的硬件设备的特点在节点定位中得到广泛应用.为了提高定位精度,在RSSI测距的基础上,提出将粒子群优化算法( PSO)引入节点定位中.首先由RSSI测得未知节点与锚节点的距离,然后应用PSO算法计算出未知节点的估计...     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

一种基于坐标改正的改进DV-Hop定位算法

为有效提高DV-Hop算法在拓扑随机网络中的定位精度,提出一种利用锚节点定位误差修正未知节点坐标的新方法(PEDV-Hop).首先定义伪距误差因子剔除对平均跳距计算产生较大误差的锚节点,从而有效抑制网络拓扑随机分布影响,提高平均跳距计算精度;其次,视锚节点为未知节点,在计算平均跳距的同时,运用三边或多边测量法评估自身定位坐标,从而可计算得到锚节点坐标改正值,并将平均跳距与坐标改正值向网络广播;最后,未知节点根据接收到各锚节点的坐标改正值来修正自身定位误差,从而有效提高节点定位精度.仿真结果表明,PEDV-Hop算法实现简单,有效提高了节点的定位精度.     

基于差分演化的无线传感器网络节点定位

针对无线传感器网络（WSN）节点的定位问题,提出一种基于差分演化的WSN节点定位算法。根据相邻节点间估计距离和测量距离之间的偏差构造目标函数,利用差分演化算法求出函数的最优解,达到最优解时的节点坐标即为未知节点的估计坐标。实验结果表明,该算法在锚节点比例为10％,节点无线通信半径R为1．8r的情况下,平均定位误差不超过5％,与带梯度搜索的半定规划定位算法相比,其定位精度更高。     

一种改进的无线自主传感器网络定位算法

节点定位技术是无线自主传感器网络中的关键技术之一。为了提高定位精度,提出一种基于几何斜率的无线传感器网络（WSN）定位算法。网络区域中的节点分为锚节点和未知节点,利用几何学斜率的方法选取合适的锚节点,能够更精确地确定未知节点的位置。在三边测量法上运用最小平方误差方法求解,能够提高算法的精度。在新算法的基础上建立Matlab仿真。仿真结果表明改进的DV-HOP算法,在相同的锚节点数量的情况下,节点定位精度有明显的提高。     

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％.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法锚节点数的比例与节点定位精度以及覆盖率密切相关的问题,在分析原算法的基础上对其进行改进。改进后的算法未知节点只接收限定跳数内的锚节点的信息,当未知节点接收到3个或3个以上锚节点的信息时对其进行定位,然后将已定位的未知节点升级为锚节点,新旧锚节点共同参与剩下的未知节点的定位。仿真结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率和定位精度。     

无线传感器网络区域混合感知的APIT定位算法

针对无线传感器网络的特点,在深入分析现有近似三角形内点测试(APIT)定位算法的基础上,提出一种改进机制,即区域混合感知的近似三角形内点测试(RMA_APIT)定位算法。该算法根据网络的部署情况,自动调整未知节点的定位区域并引入辅助节点对未知节点进行定位,从而提高定位精度。仿真结果表明,采用RMA_APIT定位算法,节点的定位精度和有效定位比都有较大提高。