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在无线自组网中,相对定位是一个相当重要的研究课题.SPA相对定位算法提出之后,人们针对SPA算法提出了一系列改进的方法.其中一种基于群的相对定位算法成功减少了SPA算法的通信开销,但因其坐标系合并结果存在二义性,往往造成很大的误差.因此提出了一个确定Ad Hoc网络中节点相对位置的新算法--BBA.该算法采用基于骨干网络的思想,由网络中少部分节点先组成骨干网络,然后在骨干网络上的节点建立局部坐标系,最终合成整个网络的相对坐标系.模拟实验的结果表明,与基于群的算法相比,该算法在减小通信开销的同时保证了算法的正确性,并且减少了参与定位运算的节点比例. 相似文献
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测距误差累积是影响无线传感器网络相对定位算法性能的主要因素之一,网络分簇是降低这一误差的有效手段。针对相对定位特点,基于典型分簇算法——OK(Overlapped K-hop),提出EOK(Enhanced Overlapped K-hop)分簇算法。EOK算法改进了OK算法的簇头节点选择机制,提出邻居簇头节点合并机制,使得节点分簇更加符合定位应用需要。仿真实验表明,相比OK算法,采用EOK算法产生的节点簇数量更少、节点簇分布更均匀,在多数网络条件下具有更低的算法通信开销。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(7)
为解决无线传感器网络中的节点自身定位问题,针对RSSI测距误差大、质心定位算法精度低的问题,提出一种改进质心算法。该算法将RSSI值作为模糊判据,对各个锚节点与移动节点之间的距离进行远近判断,并对锚节点所组成的图形进行更细致的区域划分。利用RSSI值对质心定位算法进行改进。仿真和实际测试都表明,该算法相对于质心算法和三边定位算法提高了定位精度,需要的通信开销小,计算简单,硬件要求低,可广泛应用于实际工程之中。 相似文献
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提出一种与距离无关的基于移动坐标系的分布式定位算法,以移动锚节点为原点建立坐标系,未知节点以邻居锚节点信息在临时坐标系中确定自身位置区域,通过在不同坐标系下确定的位置区域取公共集不断缩小自身未知区域,最后利用质心算法求出节点位置坐标。仿真结果表明:新算法拥有较高的定位精度和适度的开销。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(4)
ZigBee定位技术常常采用基于RSSI测距的原理。在研究传统的定位算法基础上,提出一种三边-加权质心定位算法,改进的算法以减小定位面积为目的,采用三边法确定定位三角形,在三角形中再根据以测试距离按影响大小设置的权值变量计算出未知节点的估计值。在基于ZigBee的硬件平台之上,验证了该算法较传统算法的误差更小,在测量距离较大时,优势更加明显。同时采用终端计算机进行算法处理,使各节点硬件结构简单,适合通信开销小、硬件要求低的节点使用。 相似文献
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无线传感器网络节点的定位算法 总被引:43,自引:0,他引:43
针对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,提出了一种新的节点定位算法,介绍了算法的基本原理和实现方法。该算法不需要任何额外的硬件支持,节点间通信开销少。仿真实验显示,在网络迓接度为8、参考节点数量为20的情况下,平均定位误差小于节点射频通信距离的21%。 相似文献
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针对无线传感器网络节点自身定位问题,提出一种新的节点定位算法,介绍算法的基本原理和实现方法。算法假设网络中有一定比例的锚节点(位置已知的节点)。通过未知节点和其无线射程范围内的锚节点之阃的通信约束和几何关系,得出该未知节点所处的圆弧区域,将该圆弧区域的质心作为未知节点的估计位置。该算法是一种完全基于网络连通性的无需测距技术的分布式算法,算法设计简单,计算量小。节点间通信开销少。仿真结果显示,该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位。 相似文献
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节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.现有的大多数定位算法针对平面应用而设计,而现实应用中的无线传感器网络节点往往分布在三维空间中,研究三维空间定位更加符合实际节点的应用情况.针对目前三维空间定位算法的不足,提出了一种新型的无线传感器网络三维定位算法.该算法无需额外的硬件支持,根据未知节点通信范围内锚节点数目,建立空间向量模型进行定位;并且在估计未知节点坐标时,根据该未知节点通信范围的锚节点对其所在位置进行约束.仿真结果表明,该算法通信开销小,提高了节点定位覆盖率和定位精度. 相似文献
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针对无线传感器网络在空间、海洋等三维场景下的应用,提出了一种基于非测距的分布式三维定位算法(DRFP-3D).该算法无需测量节点间的实际距离,只需要锚节点广播它们自身的信标信息,在锚节点一跳通信范围内的未知节点接收并存储监听到的信标信息,并根据这些信息估计自身位置.与现有的基于非测距的三维定位算法相比,该算法的通信开销和定位误差均比较小,且对网络拓扑结构具有一定的鲁棒性.仿真结果表明,在500 m×500 m×50 m的三维空间内,随机放置20个锚节点,ANR=4,就能对97%的节点进行定位,其平均定位误差仅为20%左右. 相似文献
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提出一种用于大规模无线传感器网络的定位算法本算法基于弹簧粒子模型,其用于模拟物理弹簧系统的动态变化过程,并借此来计算出节点的位置坐标各传感器节点虚拟为具有质量的粒子,粒子间由弹簧相连当外力将粒子放置到一个随机位置后,粒子间的弹簧将做相应的拉伸收缩运动,在弹力的作用下,粒子最终运动到它的初始平衡位置整个过程中,模拟粒子运动的每个状态及相应的弹力,最终得到各节点的坐标网络中每个节点的复杂度为O(1),即它的复杂度不会随着网络规模的扩大而增加,非常适用于大规模网络本算法不仅可以降低计算复杂度,并且保证定位精度仿真实验研究结果表明,本文的定位算法是有效的. 相似文献
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在无线传感器网络定位中,非测距定位因功耗低、成本低而备受关注,但其较低的定位精度限制了其应用范围。提出了一种精度较高的基于质点弹簧模型的非测距定位算法L-MSM( Localization based on Mass Spring Model)。该算法首先使用复杂度低、通信开销小的质心算法进行粗定位,然后利用改进的质点弹簧模型进行优化,使质心算法定位后成簇聚集的节点分散开来并趋近实际位置,从而实现精确定位。仿真结果表明,在通信半径较小时,L-MSM算法的定位精度相对于质心算法有显著的提高。 相似文献
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节点定位是无线传感器网络实际应用中的关键问题,为了提高定位精度,提出了一种基于测距和改进灰狼优化的无线传感器网络定位算法。本文提出了一种用三个信标节点坐标估计未知节点坐标的定位数学模型,通过该模型完成未知节点初步定位估计,将其作为基于对数递减策略的灰狼优化算法的初始值,通过改进灰狼优化算法寻优获取未知节点的优化坐标。仿真结果显示:通过与已有相关定位算法相比较,本文所提出的算法定位精度更高,并且具有对测距误差鲁棒性强的优点。 相似文献
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