基于RSSI测距的传感器节点质心定位修正算法

针对传感器网络节点定位精度问题,研究基于RSSI测距的定位算法,提出多信标节点质心定位修正算法,通过该算法计算得到多组未知节点估计坐标,并在此基础上利用质心定位修正算法计算节点坐标修正值;利用仿真实验,证明基于RSSI测距的传感器节点质心定位算法定位精度比传统质心定位算法定位精度提高13.8%,比RSSI加权质心定位算法提高6.3%。     

基于PSO的测距模型参数估计三维定位算法

节点定位技术是无线传感器网络应用的重要支撑技术之一;针对粒子群优化(PSO)定位方法的定位精度依赖于测距模型参数与实际值的符合程度,在接收信号强度指示(RSSI)测距模型的基础上,提出一种测距模型参数估计的三维定位算法;该方法无需计算距离,将未知节点的位置和RSSI测距参数作为自变量,以信号强度误差为目标函数,采用粒子群优化算法估算未知节点坐标;仿真结果表明所提算法不依赖于测距模型参数的选取,并取得了理想的定位精度。     

基于垂直平分线的非测距定位算法

在无线传感器网络定位机制中,近似三角形内点测试(APIT)定位算法因思想简单、硬件成本低、定位精度高而被广泛应用,但算法性能会因锚节点分布不均匀受到严重影响。为提高节点定位精度和解决APIT定位算法边缘效应的问题,提出一种基于垂直平分线的非测距定位算法。该算法利用接收信号强度指示值(RSSI)值筛选锚节点并与等腰三角形底边中垂线过顶点的几何原理结合进行定位,可以得到比较合理的定理精度,性能相对稳定。仿真结果表明,该算法可有效提高无线传感器网络定位的精度和覆盖率。     

基于无线传感器网络的机器人高精度定位系统

机器人的定位在运动控制系统和任务执行环节起着至关重要的作用,为了提高机器人在特殊环境中作业的定位精度,设计了一种基于无线传感器网络的机器人高精度定位系统。在微处理器ATmega1280的硬件平台上采用芯片NanoPAN5375接收信号强度指示(RSSI)进行测距定位,并利用对称双边双路测距和极大似然估计算法大大提高了定位精度;同时,使用基于轮询的时分多址接入协议和表驱动簇路由协议,解决了多机器人协同作业定位问题,并使系统在网络性能设计上得到了平衡;通过在60 m×60 m区域内的实验表明,该系统工作稳定可靠,测量的相对定位误差小于0.25 m,具有较高的定位精度,适用于机器人在矿井搜救、核泄漏检测和火山探索等特殊环境下的定位需要。     

基于RSSI和改进MCL算法的移动节点定位跟踪设计

由于传统节点定位方法大多针对静止传感器网络,不能适用于网络结构和节点位置动态变化的移动传感器网络,提出了一种基于RSSI测距和改进的MCL (Monte Carlo Localization)算法的移动传感器节点定位跟踪方法;首先描述了经典MCL算法和接收信号强度RSSI测距方法,然后设计了一种改进的MCL算法,将传统的MCL方法预测粒子位置的过程即预测和滤波两个阶段,更新为锚节点TTL受控泛洪方式广播自身位置、采用拉格朗日插值法预测节点下一时刻的位置和速度、求取锚盒采样区域、k 跳锚节点粒子滤波和根据预测下一时刻的节点位置和速度与当前时刻的位置信息确定各粒子权重的5个阶段;采用仿真器MCL-Simulator进行仿真,结果证明:文中方法能有效实现移动节点的定位,与其它方法相比,具有较小的平均定位误差,具有很强的可行性。     

基于多模差分融合的高速车辆定位算法

针对车辆高速运动下定位延时大、精度低、稳定性差的问题,发挥GPS、RSSI和INS三种定位模式的各自优势,将GPS差分校准算法与RSSI测距相结合求解横坐标,将RSSI测距与INS惯导迭代算法相结合求解纵坐标,提出了一种适合高速运动车辆的多模差分融合精确定位算法。以四车道的高速路为场景进行了仿真实验,当车速为70km/h时,跟踪误差<1m,定位延时<0.2s。实验结果表明,该算法可实现车身级和车道级定位,在精确交通诱导、车辆防撞等智能交通领域具有应用前景和推广价值。     

基于联合分步APIT定位算法的改进

本文研究了无线传感网络( Wireless Sensor Network,WSNs)的节点定位问题,并针对APIT由于锚节点在低密度环境下的节点误判和节点失效等问题给出了改进,在APICT定位算法的基础提出了联合分步定位算法UNION-APICT(Union Approximate Point-In-Circumcircle Test),该算法是结合连通性的测距技术,RSSI测距技术以及质心定位和APICT等技术,来联合解决对未知节点定位问题。通过仿真实验结果表明,改进后的UNION-APICT在APICT算法的基础之上平均定位误差减少了10%-25%,定位性能有了明显的提升;随着通信半径R和最大探测距离rmax的增加,定位误差也在逐渐减小,该算法较APIT和APICT定位算法在锚节点密度、节点覆盖率和定位精度上都有所提高。     

一种自适应煤矿井下环境的加权质心节点定位算法

为提高煤矿井下无线传感器网络节点定位精度,提出了一种自适应煤矿井下工况环境的加权质心节点定位算法;在信标节点双链式部署结构的基础上,首先利用未知节点周围RSSI信号强度最大的信标节点之间的位置信息和信标节点的平均RSSI值自适应地估计环境参数,再应用无线信号强度衰减模型计算未知节点到信标节点的距离,最后采用加权质心定位算法的平均值确定最终的节点位置坐标;仿真实验结果表明,所提出方法的平均定位误差为0.94 m,有效降低了环境因素及RSSI的随机性对定位精度的影响,可用于煤矿井下无线传感器网络节点实时定位系统中。     

基于质心迭代估计的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络非测距定位方法的应用,提出了基于质心迭代估计的节点定位算法.该算法首先计算当前连通信标节点所围成的平面质心的坐标及其与未知节点间的接收信号强度,然后用计算所得质心节点替代距离未知节点最远的连通信标节点,缩小连通信标节点所围成的平面,并通过多次迭代的方法提高节点定位精度.仿真实验结果表明,该算法的各项指标均为良好,适用于无线传感器网络的节点定位.     

基于层次分析法的CCD像元细分算法综合评价

基于CCD的激光测距传感器通过像元细分,可有效提高该类传感器的测量精度。诸多的像元细分算法,每种都有其优缺点及特定应用。然而针对特定的测距传感器,如何综合评价哪种算法更优,尚缺乏有效手段。因此,提出了基于层次分析法的像元细分算法优劣的综合评价方法,该方法基于像元细分算法在传感器测量范围的近段、中段和远段的实际定位精度、方差和极差等指标,利用层次分析法构建综合评价模型。利用该方法,实验分析了二分法、加权质心法、加权多项式插值法和按比例求中心法等像元细分算法对特定测距传感器的适用性。实验结果表明,该方法能够有效获取适用于特定测距传感器的最优像元细分算法。