无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低.为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法.在质心定位算法中引人接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置.通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据.     

无线传感器网络的分区域质心定位算法

针对无线传感器网络（WSNs）质心定位算法定位精度较低和一般的改进型质心算法计算复杂及数据通信量大的问题,提出一种新的质心定位算法——分区域质心定位（RPCL）算法.该算法将包围未知节点邻居锚节点组成的三角形划分为7个区域,每个区域的确定1个质心作为未知节点的估计位置.仿真结果表明：RPCL算法的平均定位误差比一般的质心定位算法减小20％以上;参数优化后,误差减少到49％左右.     

无线传感器网络加权质心定位算法研究

针对距离权重的改进质心定位精度受所选反演模型影响,并且正确距离反演模型不容易确定的问题,提出了采用接收信号强度的改进质心定位算法,可将接收信号强度(RSS)作为质心定位算法的权重,直接将权重代入到质心定位算法从而估算出未知节点坐标,取消了距离反演过程,避免了反演误差的引入,提高了算法的定位精度、鲁棒性和实用性,同时还降低了计算复杂度.通过MATLAB平台进行仿真分析得出,改进算法定位性能优于距离权重的改进质心定位算法,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

基于RSSI校正的无线传感器网络定位算法

为了使接收信号强度指示（RSSI）的测量误差对节点定位精度的影响程度达到最小化,提出一种基于RSSI高斯加权校正的质心定位算法.首先通过高斯函数滤去偏差较大的RSSI值,然后再对余下的RSSI值加权计算得到优化的RSSI测量值,并利用测量到的RSSI值计算出锚节点与未知节点之间的距离,然后根据计算出的距离对锚节点坐标加权,并通过质心定位算法求出未知节点的位置坐标.仿真实验表明：该算法相比基于RSSI的质心定位算法,定位覆盖率提升3％～6％,平均定位误差至少减少4％,是一种定位精度更高的算法.     

无线传感器网络节点定位技术应用

通过应用无线传感器网络定位技术，构建了一个人员监控系统。系统可以对人员位置进行实时定位，避免了因事故发生却不能确定事故地点造成的问题，减少了许多不必要的损失。目前，该系统已经处于运行和维护阶段，运行效果良好。     

一种基于无线传感器网络的加权阈值质心定位算法

接收信号强度指示(RSSI)是一种根据信号的损耗和距离的关系的测距定位方法,但是由于噪声、传播模型和障碍物的影响,信号的衰减关系是不一致的,距离越远精确度越低。提出一种距离倒数的加权阈值的算法,将距离较远不在阈值范围内的点舍去,对保留下的点加权精细定位。实验仿真结果验证了该算法有效性地提高了定位精度,降低了定位误差率。     

一种基于无线传感器网络的RF定位算法研究

提出了一种全新的RF定位估测方法。测量了在锚节点中的未知节点收到的信号强度,然后转换信号强度的信息为距离的估测。使用这些估测得到了一种未知节点的概率分配模型并终于找到了概率最大时候的位置,由此作为结果。实验中采用了Matlab作为仿真工具,而所得到的结果相比先前的定位方法有一定的优势。     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

基于模糊控制的无线传感器网络室内定位算法

提出了一种通过无线传感器网络组网,利用基于模糊算法的改进接收信号强度指示(RSSI)测距技术来进行室内定位的系统设计方案。通过模糊状态分类建立环境气候和障碍物的模糊分布参数,对“距离-损耗”模型进行改进,算出其隶属函数,从而得到较准确的测距公式,计算出移动节点的位置信息。实验结果表明：提出的定位算法在对移动节点定位的实时性和准确性上能满足实际需要,具有应用价值。     

无线传感器网络质心定位算法改进研究

在深入分析研究质心定位算法原理的基础上,通过提高邻居锚节点的比例以及加权质心定位算法对其定位性能进行改进,仿真结果表明,改进后的质心定位算法,比改进前的质心定位算法的定位率提高了约20％,定位误差增大了约5m.     

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,文章分析了DV-Hop算法及提出的一些改进方法;DV-Hop算法简单把跳数作为衡量节点距离的标准,这样会由于跳数相同、实际距离远近不同而选用错误的锚节点定位引起较大误差;通过引入了RSSI测距模型,把测距技术和非测距技术相结合,校正距离锚节点远近,在一跳之内以及多跳情况下分别实现更高精度的定位从而达到在一定程度上降低定位误差的目的。     

动态无线传感器网络的改进蒙特卡罗定位算法

针对于无线传感器网络中移动节点的定位问题,在传统蒙特卡罗定位算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法通过构建接收信号强度指示测距模型来限制样本区域以求提高采样效率。仿真结果表明,与MCL、MCB等其他蒙特卡罗定位算法相比,改进算法在不同的时间、不同的锚节点密度、不同的节点移动速度等情况下,都具有更好的定位精度。     

一种改进的无线传感器网络质心定位算法

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。节点自身的准确定位不仅是提供监测事件或监测目标位置信息的前提,也是提供网络拓扑自配置、提高路由效率、向部署者报告网络的覆盖质量以及为网络提供命名空间等网络功能的基础。为此,本文对无线传感器网络定位技术中的质心定位算法进行了改进,对未知节点大致位置的算法做了新的修正,并对未知节点位置确定算法中的加权因子进行了优化,使未知节点的定位误差和定位精度更加精确。相比原加权质心定位算法,本文仿真结果表明,改进的质心定位算法无论在定位误差还是在定位精度方面都有很大的提高。     

基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法优化

为了提高无线传感器网络定位精度的准确性, 对质心定位算法进行优化. 在测距阶段, 采用均值滤波和中值滤波相结合的方式对RSSI值进行预处理; 在定位阶段, 使用距离倒数的指数幂对质心加权; 同时引入迭代的思想, 解决了定位中锚节点密度不高的情况下, 节点无法定位的问题. 实验结果表明, 本文改进的算法与质心定位算法和距离加权的质心定位算法相比, 能够有效地提高无线传感器网络的定位精度.     

基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法

提出一种基于加权质心的无线传感器网络移动节点定位算法(WCentriod-M),使其较好地适用于无线传感器网络移动节点定位。算法将采样时间分成若干个时间窗,在节点运动时维护一个过去记录,基于这些历史记录来选择信标节点。利用未知节点接受到的信标节点信号强度的比值作为加权因子,在定位的过程中考虑信标节点的权重。仿真实验表明,该算法具有计算简单、节点能量消耗小、定位精度较高等特点。     

基于RSSI的无线传感器网络圆环质心定位算法

针对无线传感器网络质心算法受节点分布均匀程度的影响, 少数锚节点增大定位误差, 提出了一种圆环质心算法. 该算法以未知节点为圆心, 将未知节点通信区域划分成半径由大到小的圆环, 通过圆环剔除容易增大定位误差的锚节点, 筛选出合适的锚节点, 并在圆环上寻找近似等边三角形来进一步减小定位误差. 同时提出了利用RSSI值来形成圆环的方法. 仿真结果表明, 在100m×100m的区域中, 随机投放100个节点, 通信半径为20m, 锚节点数为20时, 圆环质心算法与质心算法相比, 定位精度提高了11%.     

无线传感器网络的节点定位算法

无线传感器网络作为一种全新的信息采集和处理方式,节点位置的确定是无线传感器网络应用的基础。结合无线传感器网络节点定位算法的性能评价以及分类方式,通过分析典型DV-Hop算法的误差产生,提出改进方案,并利用仿真环境验证。     

无线传感器加权质心定位算法研究

无线传感器网络的节点自定位的技术主要有基于测距(Range-Based)的定位技术和距离无关(Range-Free)定位技术。该文主要研究了基于测距的无线传感器网络定位算法。在传统质心定位算法中,引入相对RSSI加权定位实现未知节点的位置估计。该方法每个锚节点的权值使用RSSI的相对位置值,每个锚节点的权值可以按线性或指数加权。     

无线传感器网络中的节点定位算法

无线传感器网络是由部署在监视区域的大量微型的具有无线通信及计算能力的传感器节点,以无线多跳通信方式构成的分布式自组织网络系统。它能根据环境需要,通过功能有限的传感器节点之间的协同工作,对监控区域内的环境或监测对象的信息进行实时感知、采集和处理,获得详尽而准确的侦测数据。本文主要分析无线传感器网络中的定位技术,研究如何降低网络中的能量消耗,延长网络寿命。     

无线传感器网络DV-Distance定位算法

针对DV-Distance定位算法得到的距离值误差较大的问题,提出一种定位精度相对较高的改进型DV-Distance算法。DV-Distance定位算法通过求未知节点到参考节点之间跳段距离之和来确定未知节点坐标,改进算法在原算法的基础上,将参考节点间的真实距离与这些参考节点间的跳段距离之和的比值作为修正权值,用这个修正权值来提高定位所需距离值的精确度,并利用RSSI测距技术限定可较为精确测距的有效未知节点,从而更进一步提高定位的精度。通过计算机的仿真和实验验证,结果表明此改进算法相对于原算法,较为明显的降低了定位误差,提高了定位的精度。