一种基于无线传感网络的气体泄漏源定位算法

无线传感器网络由于其组网成本低、覆盖范围广、能耗低及工作时间长等优点,近年来在军事、化工、商业等领域得到了广泛的应用。本文主要针对基于无线传感器网络的化工厂中有毒气体泄漏源的定位问题进行研究,提出了一种新的气体泄漏源定位算法。算法假设气体扩散满足高斯烟团模型,应用Taylor级数展开将测量模型线性化之后,根据高斯-马尔可夫定理对其作最佳线性无偏估计(BLUE)。经过重复迭代,获得较为精准的泄漏源位置。仿真结果表明,本文所提出的算法与已有的基于最小均方误差(MSE)的粒子群优化(PSO)算法相比较,定位精度更高、收敛速度快,并且所需的存储空间更小。本文中的算法可应用于毒气泄漏、火灾早期监测、易燃易爆气体泄漏等场合。     

基于移动信标的无线传感器网络节点定位

提出了一种基于测距的移动信标节点定位方法.该方法采用一个移动信标节点,信标的移动方式采用高斯马尔可夫模型,该移动模型基本能遍历整个传感区域,能使未知节点获得足够定位信息;定位机制采用加权质心与扩展卡尔曼滤波算法相结合,先用加权质心算法进行初精度定位,进而用扩展卡尔曼滤波方法进行精确定位.通过对信标移动时间、移动速度、虚拟信标点个数、迭代次数等定位参数分别进行仿真试验,实验结果表明在相同条件下该方法与最小二乘法(LSE)及加权最小二乘法(WLSE)相比,其定位精度高,健壮性好,可扩展性强.     

基于多维高斯的无线传感器网络定位算法

目前无线传感器网络定位算法在定位精度、运算复杂度之间往往顾此失彼,针对该问题提出一种多维高斯近似指纹定位算法。该算法根据信号接收强度地图建立参考点与未知节点间的模糊属性矩阵,然后构造理想点并计算其属性坐标,基于多维高斯模型估测理想点与不同参考点间的距离关系,引入调节函数修正理想点和未知节点在位置上的偏差,进而计算不同参考点与未知节点的相似度进行定位。该算法的运算简单,且实验结果表明定位结果的准确性高,误差波动范围小。     

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.     

移动无线传感器网络定位研究

近年来,随着硬件技术和通信协议的发展,无线传感器网络(WSN)获得了飞速发展。其中,移动无线传感器网络(MWSN)由于具有较高的灵活性,得到了极大关注,甚至还出现了小型自控移动传感器设备。虽然节点的移动性能够增加传感器网络的覆盖范围,并增强网络的连通性,但同时也带来了一系列挑战。其中,移动节点的定位问题尤为突出。对移动无线传感器网络定位方法进行总结,并分析移动无线传感器网络中的众多挑战。最后,提出了未来移动无线传感器网络定位研究方向。     

基于网格扫描的无线传感器网络定位算法

分析典型的测距无关定位算法APIT与API2T,指出其存在定位精度低与覆盖率低的缺陷。针对该问题,提出一种基于网格扫描的无线传感器网络定位算法——API3T。重新定义邻居节点,改进网格扫描策略,从而减少In-To-Out错误和Out-To-In错误。仿真实验结果表明,该算法的定位精度与覆盖率较高。     

一种基于动物捕食行为的机器人气味源定位策略

提出了一种基于动物捕食行为的机器人味源定位策略;该策略融合了气体传感器、风向传感器、超声传感器等传感器信息,考虑了搜寻味源过程中的避障及重复搜索问题,并给出了确认味源的条件.在动态的室内环境下,令机器人搜寻酒精泄漏源,结果表明,这种策略具有较高的搜寻效率和成功率.     

无线传感器网络中的定位算法研究

在传感器网络应用中,位置信息是至关重要的,确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本最关键的功能之一,没有包含位置信息的监测信息往往是毫无意义的。本文首先简单介绍了无线传感器网络自身定位算法的基本概念,算法分类,接着重点比较分析了一些具有代表性的算法及系统的原理和特点,并对未来该领域的研究提出一些看法。     

基于无线传感器网络的机器人定位跟踪研究

针对基于无线传感器网络的机器人定位提出了一种分段极大似然质心算法。将质心法引入极大似然估计算法中,通过计算已预测结果的质心提高目标位置的预测精度。考虑到WSN系统的超声定位实时性较差,采用扩展卡尔曼滤波算法将WSN系统改进定位算法与机器人航位推算进行融合以跟踪机器人位姿,从而提高了定位精度和系统动态性能。仿真结果表明：在不同锚节点个数和不同测距误差条件下,分段极大似然质心算法均能取得良好的定位效果;采用扩展卡尔曼滤波算法的数据融合,进一步提高了机器人轨迹跟踪的精度。     

UWB无线传感器网络的无线节点定位模型研究

文章提出了一个UWB(Ultra-wide Band)无线传感器网络的无线节点定位系统模型,仿真分析表明,对于四个参考节点都是LOS(Line Of Sight)路径到达传感器节点的情况,其定位的精确度相当高;但是,如果四个参考节点中有一个节点是NLOS(Non Line Of Sight)路径到达传感器节点的话,当信噪比低于30dB,则定位误差不小于5m,这时候要保证较高的定位准确度,就应该保证较高的信噪比或者增加参考节点数目。     

基于Amorphous的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络广泛应用于各个领域,节点位置信息起着至关重要的作用。在所有的经典定位算法中,Amorphous定位算法属于非测距算法,通过获得未知节点与信标节点之间的跳数,估算节点间距离,进而计算节点坐标。分析Amorphous定位算法的缺点并提出了对节点间跳数的修正。引用质心算法加权,提出改进的算法模型,经仿真验证:该算法可获得较为精确的定位结果。     

一种基于APIT的无线传感器网络混合型定位算法

针对现有近似三角形内点测试（ APIT）算法在信标节点密集环境下定位精度不高、稀疏环境下覆盖率较低的问题,提出了一种混合型定位算法。该算法通过减小三角形内点测试（ PIT）时的三角形误判、选择优良的三角形,提高了信标节点密集环境下的定位精度。同时,该算法结合DV-Hop算法与两点定位法在稀疏环境下能计算出未知节点坐标的优点,提高了信标节点稀疏环境下的定位覆盖率。仿真分析表明：混合型算法有效地提高了信标节点密集环境下的定位精度和信标节点稀疏环境下的定位覆盖率。     

干扰信号强度补偿的传感器网络干扰源定位

无线传感器网络中,攻击者通过部署干扰源发出干扰射频实现破坏网络正常通信的目的.获知干扰源的位置信息,清除干扰攻击的影响是保证网络安全运行的关键.针对干扰源定位问题,提出基于干扰信号强度补偿的传感器网络干扰源定位算法,利用边界节点接收干扰信号强度的差异对预估干扰区域进行补偿.不需要节点装备额外硬件,利用网络拓扑结构变化即可实现对干扰源的精确定位.仿真结果表明:在不同网络条件能够实现较高的定位精确度,具有较强的稳定性.     

基于RSSI比值修正的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对传统原DV-Hop算法未考虑因邻居节点间分布不均直接使用跳数来估计每跳距离而导致对未知节点到信标节点的距离估算造成较大的误差,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)比值修正距离估计定位算法,把RSSI作为节点间欧氏距离的比征来修正每一跳的距离.仿真实验表明:该改进算法在几乎没有增加通信开销的前提下有效地提高了DV-Hop定位精度,同时增强了算法的环境适应性.     

一种无线传感器网络定位算法的分析和改进

无线传感器网络(W SNs)能够实时监测和采集网络分布区域内的各种检测对象信息,有着广泛的应用前景。在W SNs中,节点定位技术是许多应用的支撑技术,定位的准确性直接关系到传感器节点采集数据的有效性。目前,已提出多种定位算法,Euc lidean算法由于通信开销小,具有一定的优越性,但在某些应用中存在定位精度较低的问题。针对这一问题,提出了一种新的改进Euc lidean的算法。用距离矢量路由技术替代直接测量节点间的距离,并运用迭代循环思想抑制定位误差的累计。计算机仿真结果证明:该改进算法能够明显地提高定位精度。     

无线传感器网络中移动目标的定位与跟踪

对侵入无线传感器网络中的目标,提出了一种移动节点和静态节点相结合的定位与跟踪方式.静态节点可以发现侵入传感器网络中的目标,移动节点与静态节点配合进一步确定目标的具体位置.仿真实验验证表明:该方法可以减少大规模的频繁移动节点,不需要过多地对移动节点的选择和运动进行特别复杂的计算,具有较好的定位精度和鲁棒性,对多目标的定位与跟踪研究有一定的启发作用.     

基于无线传感器网络的同时定位与跟踪

研究无线传感器网络在位置信息不确定时,同时定位无线传感器网络节点并跟踪移动目标。利用RSSI测量节点对之间的距离,多维定标技术根据距离矩阵完成传感器网络的初始定位。估计与更新阶段提出了压缩EKF滤波确定传感器节点位置和目标位置。仿真结果显示:算法在较低的网络覆盖率下有较高的定位和跟踪准确度,在初始定位误差为5m时,节点和跟踪误差均小于3m,特别是在长距离的跟踪任务中有很好的精度和实时性。     

无线传感器网络节点定位研究综述

深入探讨分析了无线传感器网络定位技术,从无线传感器网络定位算法分类、评价指标、距离相关和距离无关定位算法等方面进行分析,重点对比了几种典型算法,结果表明:不同的算法具有应用环境单一性,应结合实际需求选择合适的算法.研究分析了新型无线传感器网络定位方法,主要包括移动锚节点定位算法、三维空间定位算法和智能定位优化算法.总结当前无线传感器网络定位研究中存在的问题,并给出未来改进的研究方向.     

一种无线传感器网络节点定位算法的改进

利用无线信号强度实现了煤矿安全监测无线传感器网络（WSNs）节点问的自定位,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。仿真结果表明：所提出的算法可以有效地提高WSNs节点的定位精度。     

基于无线传感器网络的战场目标跟踪

基于无线传感器网络,对目标定位跟踪应用进行了研究。在对目标定位跟踪时,如何既保证跟踪精度又能有效降低能量消耗,针对这个问题,提出了一种简便的加权坐标质心定位方法,通过对目标的定位,给出了一种基于测量信息的跟踪方法,方法实现简单。性能分析表明:提出的定位跟踪方法能有效地降低能量消耗,延长节点和网络寿命,基本可以满足战场目标跟踪需求。