改进的无线传感器网络DV-Distance定位算法

针对DV-Distance定位算法受网络拓扑结构和环境噪声影响大等问题,从2个方面对算法进行了改进。改进的DV-Distance算法在原算法基础上,通过设定共线度阈值来优化多跳网络中定位锚节点分组的选择,使其能更好的适应低密度、不规则网络,并利用最小二乘算法与泰勒级数展开法相结合方法来估计最终位置,从而提高算法的鲁棒性。仿真结果表明,改进算法与原算法相比,具有更高的定位精度,并且在锚节点数量比较小和节点密度低情况下,仍具有较好的定位性能。     

一种无线传感器网络中DV-Hop定位的改进算法

针对DV-Hop算法中存在的误差问题,提出了一种基于平均每跳距离的改进方案.该算法利用误差修正值δ对估算的平均每跳距离值进行修正,以便减少估算的平均每跳距离与实际平均每跳距离之间的偏差.实验结果表明,改进算法有效的降低了节点的平均定位误差,提高了节点的定位精度,并且不需要增加额外的硬件.     

无线传感器网络安全定位研究

定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,保证定位的安全性对无线传感器网络的应用全关重要。文章针对安全在定位中的重要性,叙述了定位的安全需求,详细介绍了各种攻击模式和专门针对定位的攻击,对已存在的所有安全定位技术作了全面介绍和比较。最后指出当前安全定位技术存在的不足和安全定位今后的研究方向。     

Directional Controlled Fusion in Wireless Sensor Networks

Though data redundancy can be eliminated at aggregation point to reduce the amount of sensory data transmission, it introduces new challenges due to multiple flows competing for the limited bandwidth in the vicinity of the aggregation point. On the other hand, waiting for multiple flows to arrive at a centralized node for aggregation not only uses precious memory to store these flows but also increases the delays of sensory data delivery. While traditional aggregation schemes can be characterized as “multipath converging,” this paper proposes the notation of “multipath expanding” to solve the above problems by jointly considering data fusion and load balancing. We propose a novel directional-controlled fusion (DCF) scheme, consisting of two key algorithms termed as directional control and multipath fusion. By adjusting a key parameter named multipath fusion factor in DCF, the trade-offs between multipath-converging and multipath-expanding can be easily achieved, in order to satisfy specific QoS requirements from various applications. We present simulations that verify the effectiveness of the proposed scheme.

无线传感器网络中一种信标节点可迁移的协作定位方法

 提出一种协作定位方法.利用邻居信标交互,获取定位环境信息,并在此基础上实现基于无效信标过滤的信号强度定位.同时,在多种定位方法协作判定下,将精度较高的已定位节点升级为信标节点.仿真结果表明,该方法同加权RSSI及APIT定位方法相比,具有较高的定位精度和定位成功率.     

无线传感器网络节点定位机制研究

传感器网络中的节点定位问题与很多实际应用直接相关,主要有两类算法,即 rang-free和rang-based,这两类定位算法各有其优势和不足.为了研究算法的发展趋势,比较了几种典型的定位算法,指出了各自的优缺点.     

一种无线传感器网络中 DV-Hop定位的改进算法

针对无线传感器网络中经典定位算法 DV-Hop 存在定位精度低的缺陷,提出了一种改进算法。在传统 DV-Hop 算法的基础上,首先采用最小均方误差准则校正信标节点的平均每跳距离,然后对各未知节点到参考信标节点的平均每跳距离进行加权处理,最后通过参数分析,对未知节点进行位置修正。仿真实验结果表明,改进算法相比于传统的 DV-Hop 定位算法以及已有的改进算法具有很高的定位精度,并且无需增加额外的硬件设施。因此在工程上具有很好的实用性。     

传感网络中基于移动信标的网格扫描定位算法

节点定位是传感网络最基本的技术之一,对此提出一种基于移动信标的网格扫描定位算法(Mobile Beacon Grid-Scan,MBGS)。该算法在网格扫描定位算法基础上,利用一个移动信标巡航整个传感区域,产生大量的虚拟信标,提高网络信标覆盖率,然后普通节点利用这些信标信息减小其可能区域(Estimative Rectangle,ER),并把新可能区域网格坐标质心作为其最新估计坐标。仿真结果表明,与Bounding Box、质心定位算法以及传统的网格扫描定位算法相比,MBGS定位方法的定位精度更高,算法性能更加稳定。     

改进的无线传感器网络DV-Hop 节点定位算法

DV-Hop 算法是解决无线传感器网络节点定位问题的一种经典算法。文中根据经典的DV-Hop 算法提出了一种改进算法,通过引入更优的误差矫正和双曲线定位算法,减少了经典算法中多跳过程中积累的定位误差。比较和分析了经典DV-Hop 算法和改进后算法的仿真结果可以看出,改进后的DV-Hop 算法定位精度提高显著,在给定条件下的定位误差下降了约50%。     

无线传感器网络中非GPS的定位算法

无线传感器网络中节点自定位一直是一个具有挑战性的研究课题。全球定位系统(GPS)是一种传统的定位技术,但是定位的准确性低且网络花费较大。通过分析现有的节点自定位算法,认为六边形节点自定位算法是比较优秀的非GPS算法,该算法基于蜂窝交叠的思想,节点仅使用简单的连接矩阵和信标帧中的定位数据就能自定位,且定位准确性高,最后提出了今后要做的工作。     

无线传感器网络定位算法综述

无线传感器网络(WSN)是一个多学科的研究领域,具有很广泛的应用前景,其中,WSN的定位是非常重要的研究方向。介绍了国内外研究机构在WSN定位方面的研究进展,并对这些工作进行了归纳和总结。将每种定位算法按照需不需要测距分为两大类,而且在具体算法中讨论了其以下几个特征,包括:需要/不需要锚节点、集中式/分布式、固定/移动等。     

改进的DV-Hop无线传感网络节点定位算法

针对传感器部署密度大、分布不均匀,DV-Hop定位算法误差大等问题,提出了一种改进DV-Hop的无线传感器节点定位算法.首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点位置进行计算,然后在采用遗传算法对DV-Hop定位的误差进行修正.仿真结果表明,改进DV-Hop算法提高了节点的定位精度,降低定位的误差,更能真实地反映传感器网络节点的实际分布情况.     

传感器网络的粒子群优化定位算法

无线传感器网络定位问题是一个基于不同距离或路径测量值的优化问题。由于传统的节点定位算法采用最小二乘法求解非线性方程组时很容易受到测距误差的影响,为了提高节点的定位精度,将粒子群优化算法引入到传感器网络定位中,提出了一种传感器网络的粒子群优化定位算法。该算法利用未知节点接收到的锚节点的距离信息,通过迭代方法搜索未知节点位置。仿真结果表明,该算法有效地抑制了测距误差累积对定位精度的影响,提高了节点的定位精度。     

Improved TOA‐Based Localization Method with BS Selection Scheme for Wireless Sensor Networks

The purpose of a localization system is to estimate the coordinates of the geographic location of a mobile device. The accuracy of wireless localization is influenced by non‐line‐of‐sight (NLOS) errors in wireless sensor networks. In this paper, we present an improved time of arrival (TOA)–based localization method for wireless sensor networks. TOA‐based localization estimates the geographic location of a mobile device using the distances between a mobile station (MS) and three or more base stations (BSs). However, each of the NLOS errors along a distance measured from an MS (device) to a BS (device) is different because of dissimilar obstacles in the direct signal path between the two devices. To accurately estimate the geographic location of a mobile device in TOA‐based localization, we propose an optimized localization method with a BS selection scheme that selects three measured distances that contain a relatively small number of NLOS errors, in this paper. Performance evaluations are presented, and the experimental results are validated through comparisons of various localization methods with the proposed method.     

无线传感器网络中序列定位新算法的研究

 在无线传感器网络中传统的序列定位算法将空间划分为点、边和面等不同的区域,但以面重心为未知点定位时误差较大. 针对此节点自定位算法的误差问题,提出了一种序列定位与三点垂心法相结合的节点定位改进算法,给出了该算法的基本原理与实现方法. 通过进一步判断排列顺序相关系数的三个最大值,求出离未知节点“最近”的三个区域的重心构成的三角形的垂心,进一步滤掉节点不可能存在的区域,减少定位误差. 该算法增加了计算未知节点精确位置的计算量,但不需要增加节点的硬件条件和计算复杂度. 仿真结果表明,与传统序列定位算法和三点垂心法相比,新算法可以明显的提高定位精度,随着锚节点数的增多,定位误差呈大幅度的减少.     

一种基于迭代聚类的无线传感器网络定位算法

In wireless sensor networks, node localization is a fundamental middleware service. In this paper, a robust and accurate localization algorithm is proposed, which uses a novel iterative clustering model to obtain the most representative intersection points between every two circles and use them to estimate the position of unknown nodes. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms other localization schemes (such as Min-Max, etc.) in accuracy, scalability and gross error tolerance.     

城市移动无线传感器网络协同定位算法

随着无线传感器网络研究和应用的发展,城市规模的无线传感器网络开始出现,然而,其大规模、低成本、移动性和节点稀疏性等特性都给定位带来了困难.基于城市移动无线传感器网络的一种典型应用,研究了不依赖全球定位系统的无线传感器网络的定位问题,在曼哈顿环概率移动模型的基础上设计定位算法,并从理论和仿真两方面分析了该算法的收敛性和稳定性.     

移动无线传感器网络节点的定位

文中在MCB（Monte—Carlo Localization Boxed）定位算法的基础上提出了一种新的移动无线传感器网络（Mobile Wireless Sensor Networks）节点的定位算法——权重MCB算法。MCB算法在定位过程中,在采样和滤波阶段用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,而没有应用到邻居节点的位置信息。权重MCB在定位过程中不仅用到了一阶锚节点和二阶锚节点的位置信息,还应用到了一阶邻居节点的采样集合里的采样点（即一阶邻居节点的估计位置）,从而改进了定位精度。对比MCB算法,权重MCB算法对定位精度的改进为13％～18％。     

无线传感器网络研究概述

集中传感器、计算机以及通信技术的无线传感器网络技术由于其良好的性能以及广阔的运用空间,得到了广大学者的关注和研究。基于此介绍了无线传感器网络的基本概念、属性,讨论了无线传感器网络的关键技术,并就使用领域进行了阐述。     

无线传感器网络中LEACH算法的改进研究

针对经典分簇路由算法LEACH在选取簇头时的不足,文中从节点区域能量平衡出发,尽量将剩余能量较高且所在位置覆盖密度较大的节点充当簇头,使整个区域"均匀"消耗能量,并基于此思想提出了一种对经典分簇路由算法LEACH的改进算法.实验仿真结果表明,改进算法能有效平衡区域能量消耗,延长网络的生命周期.