基于锚节点选择的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络定位系统中节点随机分布及锚节点数量有限而影响定位性能.在传统的DV-Hop定位算法基础上提出并分析一种基于锚节点选择的无线传感器网络定位改进算法.首先,根据距离矢量路由技术获得节点到锚节点间的距离.然后,选取合适锚节点进行初始位置估计,并进行位置优化.最后,将其升级为锚节点从而提高锚节点密度.仿真结果表明该算法与传统的DV-Hop定位算法相比定位精度有很好的改善,具有一定的可用性.     

可信邻居距离估计的DV-Hop校准算法

针对DV-Hop算法定位精度低的问题,提出了可信邻居距离估计的DV-Hop(CDV-Hop)校准算法。通过将邻居节点间距离与连通性差异联系起来,定义了一种新的邻居距离估计方法,计算出更精确的邻居距离;根据不同未知节点与其最近锚节点独特的位置关系,增加了校准步骤,以可信邻居距离为校准标准对未知节点的估计位置进行修正。仿真结果表明,CDV-Hop算法在不同的网络环境下表现稳定,随着锚节点比例的增加,与DV-Hop算法相比,定位精度提高了4.57%~10.22%,与改进的DV-Hop(IDV-Hop)算法相比,定位精度提高了3.2%~8.93%。     

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率.     

基于平方位置误差下限的优化功率分配方案

在无线传感网络中,节点定位是基于位置的应用基本要求。然而,现多数文献仅关注定位精度,而忽略了能量消耗对定位精度的影响。为此,针对基于接收信号强度RSSI(Received Signal Strength Indicator)定位方案,提出基于平方位置误差下限SPEB(Squared Position Error Bound)的优化功率分配SPEB-OPA(SPEB-Based Optimal Power Allocation)方案,目的在于最小化能量消耗。在SPEB-OPA算法中,将SPEB作为评定定位精度的参数,并推导出SPEB表达式,然后建立优化功率分配的目标函数,并考虑到锚节点位置存在误差。仿真结果表明,提出的SPEB-OPA方案极大地减少了功率消耗。当误差门限T=8时,SPEB-OPA方案的功率消耗比统一功率分配UPA(Uniform Power allocation)方案减少至50%。     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及相邻节点跳距时存在较大误差。为此,提出一种改进的DV-Hop定位算法。在未知节点到锚节点的路径中,考虑相邻3个节点组成的夹角对距离的影响,根据邻近节点重叠度计算夹角,引入网络平均连通度计算节点间的跳距,从而更精确地计算距离。仿真结果表明,改进算法可提高节点的定位精度和覆盖率。     

基于分布式多跳误差估计目标位置感知算法

为了提高定位系统在目标定位上的精度,减少过多的硬件设施投入和能量成本,提出分布式多跳误差估计的能量高效目标位置感知算法(NFDV-Hop)。在定位精度上,DV-Hop算法采用每跳的平均距离来估计锚节点和未知节点之间的距离,导致估计距离与真实距离存在较大误差,而NFDV-Hop算法使用锚节点的平均跳数的大小以及锚节点间的平均跳距离,求得未知节点的位置坐标,并在得到坐标估计值后引入位置比值来减少定位误差。在能量优化上,DV-Hop算法需向节点多次广播信息,而NFDV-Hop算法所采用的锚节点只需向其他节点广播一次自身的位置坐标信息,从而大大减少节点的能量消耗。仿真结果表明,相比基于最小二乘法的DV-Hop算法以及基于改进粒子群优化的DV-Hop算法,NFDV-Hop定位算法的定位精度分别提高了12.1%和9%。     

一种基于RSSI的无线传感器网络 全程优化分布式定位策略

针对目前定位算法存在精度与成本有较大矛盾的问题,在定位实施各阶段采取有效措施,提出一种新的基于接收信号强度指示(RSSI)观测模型的协作定位算法.该算法以有效计算方式获得距离数据,优选锚节点参与定位计算,通过泰勒展开迭代求精法实施位置优化,最终获得满足要求且定位精度较高的位置估计.引入协作定位思想,将满足一定要求的已定位节点升级为锚节点,参与其他节点的定位,提高了定位的覆盖率和定位精度.仿真实验结果显示:网络参数相同的条件下,本文算法定位效果接近基于实际坐标的泰勒级数展开算法,而远高于基本的最小二乘定位算法,且由于所需存储空间小,其定位精度也随测距误差的减小而快速提高,能够满足大规模无线传感器网络的定位需求.     

锚节点选择和距离修正的DV-Hop定位算法

为了更好地解决DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种改进DV-Hop定位算法;首先利用共线性阈值选取锚节点参与位置估计;然后对实际距离和估计距离的误差采用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,再用加权修正距离值;考虑到未知节点到锚节点路径与锚节点间路径有重合的情况,用算术平均值计算平均跳距;最后采用二维双曲线定位算法来提高定位精度;仿真结果表明,与传统DV-Hop相比,改进算法在定位稳定性、覆盖率和定位精确度方面都得到了提高.     

基于移动锚节点的加权多维标度节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位精度不足等原因,提出了一种基于移动锚节点的加权多维标度度节点定位算法,首先通过对移动锚节点的轨迹进行采样,添加虚拟锚节点,增加拓扑约束关系,将虚拟锚节点收集的信息与实际节点之间的信息构成距离矩阵,然后利用奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵,通过加权多维标度对节点进行定位.仿真实验表明:与MDS-MAP和MDS-MAP(P)算法相比,该算法具有良好的定位精度.     

改进型粒子群优化在WSNs节点定位中的应用

针对无线传感网络(WSNs)在测距误差影响下存在的节点定位精度问题,提出一种基于改进型粒子群优化的自定位方法。该方法利用未知节点与邻近锚节点之间的距离信息,通过具有跳出局部最优能力的改进型粒子群优化算法取得未知节点的位置。仿真结果表明,该算法与最小二乘估计法相比,具有较高的定位精度和较快的定位速度,且性能稳定,是一种可行的WSNs节点定位解决方案。     

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...     

无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法

针对目前无线传感器网络（WSN）定位算法中未知节点间接收信号强度指示（RSSI）冗余信息利用不足以及信息无筛选利用问题,提出一种新的精度优选RSSI协作定位算法。首先,利用RSSI阈值,从大量粗定位的未知节点中筛选出定位精度相对较高的节点;接着,利用subset子集判断方法从经过RSSI阈值筛选的节点中提取出受环境影响较小的节点,作为次选协作骨干节点;然后,使用锚节点置换准则,根据置换锚节点的定位误差,从次选协作节点中进一步提取出高精度的节点作为优选协作骨干节点;最后,以协作骨干节点为协作对象,根据精度优先级参与协作求精,对未知节点进行未知修正。仿真实验表明,该算法在100 m×100 m网格区域内的平均定位精度小于1.127 m。在定位精度方面,相同条件下,相较于改进的采用RSSI模型的无线传感器网络定位算法,该算法平均定位精度提高了15%;在时间效率方面,相同条件下,对比传统RSSI协作定位算法,该算法在时间效率上提高了20%。可见,所提算法可以有效提高节点定位精度,减小计算复杂度,提高时间效率。     

一种改进的三边定位算法

针对基于加权最小二乘(WLS)的三边定位算法在线性化过程中损失定位信息的问题,提出了一种改进的三边定位算法。该算法利用WLS算法粗略估计未知节点的坐标,并利用损失的定位信息构建定位模型,通过求解该定位模型实现精确定位。仿真结果表明,与基于WLS的三边定位算法相比,该算法有效提高了定位精度,且巷道长宽比越大,定位性能越好。     

基于UKF-RSS在线建模的WSN节点跟踪定位算法

在传感器网络中（WSN）锚节点负责接收GPS定位信号,但其使用寿命受能量约束,为了提高传感器网络的生存周期和定位精度,提出基于无迹Calman滤波（UKF）和传感器网络锚节点RSS在线建模的WSN定位算法,实现高效资源管理和利用方式。该算法主要包括位置预测和目标定位两个步骤,利用UKF算法对目标节点的下一位置进行预测,选择开启距离预测位置最近的几个锚节点,关闭无用锚节点,有效降低网络能耗。利用锚节点之间相互信号强弱基于RSS对开启锚节点周围的距离与RSS信号强弱关系进行建模,降低RSS算法对环境的依赖度。实验结果表明该算法能够有效对锚节点的开启/睡眠进行管理,并可降低环境依赖性,从而实现负载均衡降低能耗和提高定位精度的效果。     

水下基于层级的约束加权最小二乘时差定位

针对距离无关定位算法与距离相关定位算法中定位精度的问题,分析了误差对定位性能的影响及影响误差的因素,在最小二乘定位算法的基础上,提出了一种基于层级结构的约束加权最小二乘时差定位算法。该算法利用AUV( Autonomous Underwater Vehicle)对水下节点进行分层,使得具有层级和深度信息的信标节点升降至未知节点所在平面,从而将三维定位转换为二维定位,降低了算法的复杂度,同时避免了距离未知节点较远的信标节点对定位的影响,提高了测距精度,使定位误差进一步降低。仿真结果表明,该算法在位置误差较小的情况下,可以明显地提高定位精度。     

基于动态近邻反馈修正的室内定位算法

针对目前无线传感器网络（WSN）室内接收信号强度（RSSI）测距算法中RSSI易受到信道干扰和传播环境影响从而导致定位精度低的问题,提出一种动态近邻反馈修正的室内定位优化算法FC-DNN,以实现无线传感器室内节点精确定位。首先,通过对环境进行Voronoi图分割确定最小定位区域;然后计算每个区域的路径损耗模型参数得到节点间的精确距离;最后利用Spearman等级相关系数动态选择邻居锚节点,根据邻节点反馈修正进一步提高未知节点的定位精度。仿真结果表明,FC-DNN算法复杂度低、计算开销小、能耗较低,与典型的RSSI测距差分修正定位算法（DDLA）和受限三维空间传感器定位算法（CO-3D）相比,节点的平均定位误差降低了约15个百分点,能够很好地满足室内环境定位要求。     

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。     

基于双重匹配位置指纹的室内停车场定位方法

为了提高室内停车场的寻车效率,提出了一种基于双重匹配位置指纹的室内停车场定位方法.该方法在加权K邻近算法基础上,利用RSSI值得出用户坐标,融合数据过滤算法与格点对应算法,以降低算法的定位误差,并采用双重数据库方法提高定位效率.实验采用均方根误差与累积分布函数两种指标对比了WKNN算法、过滤WKNN算法、格点WKNN算法与本文算法,实验结果表明本文算法具有较高的定位精度.     

基于声誉机制的传感器网络节点安全定位算法

针对传感器网络中的节点安全定位问题,提出一种基于声誉机制的安全定位算法。算法引入信标节点的相互监督机制,使用Beta分布来表示更新和整合信标节点的声誉值,通过簇头节点来收集并判断哪些信标节点是信誉值高的可信节点,并应用声誉模型来排除提供错误定位信息的恶意信标节点,提高了恶意信标节点的检测率,减少了定位误差,提高了定位系统的鲁棒性;通过仿真实验详细分析了定位算法的有效性和鲁棒性,所提算法适用于分布式传感器网络节点实现自身定位,且在定位精确性和安全性方面都有很大提升。     

基于差值绝对值之和和置信传播的快速收敛立体匹配算法

针对传统置信传播（BP）立体匹配算法运算次数较多、效率低下的问题,提出了一种基于像素灰度绝对误差和（SAD）和BP的快速收敛立体匹配算法。首先使用SAD作为代价函数来计算初始视差值,并将可靠视差值作为约束项加入全局算法BP的能量函数中,进行全局的能量函数的优化;然后在优化过程中更新计算每个像素点的置信度时,考虑当前像素点自适应大小邻域内像素点对它的信息传递,而忽略距离较远的像素点的影响,从而减少了置信传播节点数并提高了置信度收敛的速度。实验结果表明,提出的算法在保持相近匹配精度的前提下,运行时间减少了50%~60%,提高了立体匹配效率,为实时应用打下了基础。