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在无线传感器网络定位中,节点精确定位面临的一个主要问题是信号的非视距传播,非视距误差是节点定位误差的主要来源。在分析非视距误差抑制技术的基础上,提出了一种新的残差加权定位算法。算法通过逐步减少距离测量值个数的组合方式,在每一步选取残差最小的组合,再用加权平均的方法,并利用改进的最小二乘法计算节点临时坐标。仿真结果表明,算法具有较高的定位精度,在不同的非视距误差下表现稳定。 相似文献
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在二维DV-Hop算法和APIT算法的基础上,各提出了一种可适用于三维无线传感器网络的非测距定位算法DV-Hop改进算法和APIT改进算法.DV-Hop改进算法通过在节点上设置接收阈值,使未知节点只接收距离较近的局部范围内的锚节点信息,而APIT改进算法则以四面体质心扫描取代了网格扫描.介绍了 2种算法的原理,并进行仿... 相似文献
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一种无线传感器网络非均匀分布节点定位算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于加权处理的无线传感器网络非均匀分布节点定位算法-W-DV-Hop算法.算法对所有锚节点的平均跳距进行加权处理作为网络平均跳距,使网络平均每跳距离的估计更加准确,从而降低用锚节点的平均跳距作为网络每跳距离对定位精度的影响.仿真结果表明:在同等条件下,新算法相比DV-Hop算法能有效提高节点定位精度,且能延长节点寿命. 相似文献
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无线传感器网络节点定位的同心圆改进算法 总被引:2,自引:1,他引:1
定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。同心圆定位方法是新近提出的一种精度较高的定位方法,未知节点根据锚节点广播的信息确定自己在以该锚节点为圆心的哪个圆环内,把若干包含自己的圆环的交集的质心估计为其位置。提出一种改进的同心圆定位方法,在原方法的基础上,利用相邻圆环内的未知节点间的通信减小包含未知节点的圆环的宽度,从而更精确地估计出了未知节点的位置。该方法只比原方法增加很少的能耗。同时仿真结果表明,该方法在理想环境和有干扰环境下其定位精度都明显高于原方法。 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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提出了一种信标节点以一定的几何形状进行移动来对未知节点进行定位的算法。利用未知节点到信标节点的信号强度值来确定未知节点所在区域,然后用几何方法计算得到其坐标。实验表明:提出的算法定位精度高,计算简单,适合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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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。 相似文献
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基于无线传感器网络的DV-Hop定位算法的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
在无线传感器网络的定位算法中,距离向量-跳段(DV-Hop)是典型的无需测距算法之一,但其定位精度不高。为提高算法的定位精度,通过对DV-Hop算法的理论分析,找出该算法产生误差的主要原因。针对该算法存在的缺陷,新算法巧妙利用无线信号在同种介质中传播速度的不变性,用计数器来测量锚节点间的传送时间以及锚节点与未知节点间的传送时间,并利用该时间比例来修正未知节点的估计距离。通过仿真实验表明:新算法减少了定位误差,提高了定位精度。 相似文献
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针对无线传感器与执行器网络(WSAN)的传感器节点定位问题,提出了一种基于虚拟力的无线传感器与执行器网络测距定位算法,使用移动的执行器节点替代传统无线传感器网络(WSN)定位算法中的锚节点,并将虚拟力模型引入基于信号到达时间(TOA)的定位算法。该算法在利用虚拟力驱动执行器节点逼近提出定位请求的传感器节点的同时,根据信号传输时间计算节点间的距离完成节点定位。仿真结果表明,提出的定位算法使得节点定位成功率提高20%左右,平均定位时间以及定位开销均小于传统TOA算法,适用于实时性要求高、执行器节点数量较少的场合。 相似文献
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针对无线传感器网络(WSN)现有分簇路由协议中选举的簇头节点在监测区域内分布不均的问题,提出一种基于局部区域传感器网络节点分布数量控制簇头节点选举概率的算法HNDCRA。该算法通过对传感器网络检测区域的网格划分,计算出网格局部区域的传感器节点分布,并以此为依据确定传感器节点当选簇头的概率,来保证选举后每个网格都有簇头节点,且节点数量多的区域节点当选簇头概率较大,使得簇头随节点分布密度“均匀”,达到能耗均衡的目的。性能分析和仿真实验表明,与经典的LEACH协议相比,HNDCRA能够更好地将簇头“均匀”分布到网络区域,均衡全网能耗分布,提高能量利用率,从而延长网络生存时间。 相似文献
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为了降低定位算法本身和接收信号强度指示(RSSI)所产生的误差对定位精度的影响,在以往的定位算法(如利用高斯—马尔可夫模型定位)中加入校正机制,并将移动锚节点和固定锚节点定位技术相结合,提出了一种基于加权的校正模型和算法。仿真结果表明,采用加权校正模型有效地提高了节点定位精度,与采用高斯—马尔可夫模型定位相比较,定位精度提高了36.2%。 相似文献
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为进一步提高无线传感器网络(WSN)的定位精度,对锚节点分布与网络定位精度之间的关系进行研究,提出一种新的基于“聚集-共线度”(DAC)和“节点度”(ND)的锚节点选择算法——DAC-ND。首先,通过实验分析得出锚节点在共线分布和集中分布时对定位精度影响较大;然后,经过对基于共线度的锚节点选择算法进行分析和比较,发现现有的基于最小角和最小高的两类锚节点共线度算法(DC-A和DC-H)均存在不足;最后,综合这两类算法的优势提出一种新的基于“聚集-共线度”的概念,并结合“节点度”提出DAC-ND锚节点选择算法。通过Matlab仿真实验得出,与锚节点随机选择算法相比,DAC-ND算法可大幅降低平均定位误差(54%~73%);与基于最小角和最小高的共线度选择算法等相比,采用DAC-ND算法平均定位误差可分别降低15%~23%和12%~23%。实验结果表明,DAC-ND算法相比DC-A和DC-H能够获得更高的定位精度,从而验证了DAC-ND算法的有效性。 相似文献
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在确保大规模无线传感器网络信息可靠传输的前提下,尽可能降低网络能量开销,提出了大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。针对长江三峡库区水质监测的具体应用环境,构建了网络模型,采用梯度型拓扑生成器生成网络拓扑,利用可以平衡负载的节能自适应算法进行最优路由选择,建立了应用于大规模无线传感器网络的自适应节能路由算法。在具有代表性的两种不同网络环境中,对该算法的节能效果进行测试,结果表明了算法的可行性和先进性;该算法能有效地将网络负载平均分配于整个网络中,减少网络的整体能量开销,延长整体网络的寿命。 相似文献