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。     

基于蝙蝠算法的DV-Hop定位改进

无线传感器网络DV-Hop定位算法在定位过程中,由于待定位节点和锚节点之间的估算距离存在误差,这就使得定位结果必然会有误差,因此定位问题的本质就是最小化定位误差。蝙蝠算法是一种具有良好性能的智能优化算法,根据节点间的距离和锚节点的位置,应用蝙蝠算法对DV-Hop的定位结果进行了优化。基于蝙蝠算法的DV-Hop优化,无需额外增加硬件设备和节点间的通信数据量。仿真实验证明,应用蝙蝠算法改进的DV-Hop定位较原始DV-Hop定位平均提高定位精度35%以上。     

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。     

基于混合粒子群优化算法的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位技术中DV-Hop算法的不足,利用混合粒子群优化算法对DV-Hop算法的位置估计进行校正,提出了一种CCPDV-Hop算法,该方法在不需要任何额外硬件设备和通信开销基础上,将未知节点定位问题抽象为高维最优化问题,并利用混合粒子群优化算法进行求解。仿真实验结果表明,改进的DV-Hop算法与传统方法相比,定位误差显著下降,定位精度和鲁棒性都有明显提高。     

基于蝙蝠优化算法的无线传感器网络节点定位研究

节点定位是无线传感器网络应用中的关键技术,Dv-Hop算法的定位精度不尽人意,因此将三方面改进的蝙蝠算法应用于Dv-Hop平均跳距的计算过程中,在Dv-Hop的第三阶段引入改进后的蝙蝠算法代替最小二乘法来计算未知节点的坐标,大大降低平均跳距导致的定位误差,提高定位精度;仿真结果表明,改进的BA算法优化的DV-hop定位算法在不同锚节点密度、不同通信半径、不同节点数量以及定位精确度等方面表现出良好的性能。     

基于改进的质心定位的LSSVR算法的设计

针对无线传感中基于质心算法的节点定位存在误差比较大,算法效率低的缺点,提出了一种基于加权的LSSVR的节点定位算法;首先,对未知节点构建节点序列相关度,采用Kendall的Tau指标来估计未知节点的位置,提高了未知节点的定位精度,其次引入了LSSVR概念,构建改进质心算法的LSSVR定位模型,降低了噪声影响,大幅度提高定位精度;仿真实验表明该算法与基本的LSSVR算法在定位精度上有了明显的提高,在锚节点,未知节点所占比例不断增大的情况下该算法定位精度具有很大的提高,降低了算法的计算复杂度,具有较高的应用价值。     

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BADV-Hop的传感器节点定位方法

针对无线传感器网络节点的定位误差较高的问题,提出蝙蝠算法校正DV-Hop算法的传感器节点定位精度提高方法(BADV-Hop);首先测量未知节点与锚节点之间的距离,然后采用DV-Hop算法初步确定未知节点的坐标,再采用蝙蝠算法校正DV-Hop算法的定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析;实验结果表明,相对于DV-Hop算法,BADV-Hop算法提高了传感器的节点定位精度。     

基于灰色模型和改进Chan的海洋移动传感器定位

为了实现海洋水下传感器网络中的移动节点定位,并改善传统节点定位方法在应用于无人值守和复杂环境的海洋生态监控中具有的定位误差大的问题,提出了一种基于灰色模型预测和改进Chan算法的海洋移动传感器节点定位方法;首先,采用灰色模型对节点在下一时刻的采集数据进行预测,然后将预测值与实际采集值进行比较从而判断出移动节点的状态是否正常;在此基础上,采用改进的Chan算法对处于正常状态的移动节点进行定位,从而提高水下移动传感器节点的定位精度;在Matlab中进行仿真实验,实验结果表明:文中方法能在节点运动速度增加、通信半径变大和锚节点密度增加的情况下,均具有比其它方法更低的节点定位误差,具有一定的优越性。      

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.     

改进内测点测试算法在无线传感网络中的定位研究

在无线传感网络定位算法中,三角形内点测试APIT算法和最佳三角内测点PIT算法受节点密度影响较大,在特定情况下会出现In-To-Out Error 和 Out-To-In Error错误,导致目的节点实际坐标往往与三角重叠区域质心位置相差较远,影响定位精准度。本文提出利用内测点三角成形面积有效检测和避免上述两类错误,并在重叠区域采取指纹分布概率以投票方式计算目的节点坐标。仿真实验证明,新算法受节点密度影响较小,拥有更高的定位精度和准确性。     

A modified tetrahedron shape measure and its application for 3D trilateration localization in mobile cluster networks

In the error analysis of 3D trilateration localization, we constructed a new tetrahedron shape measurement method based on the condition number of the tetrahedron. This method uses algebraic operations, which is simpler than the previous methods based on complex geometric operations, and is also suitable for the shape measurement of triangle. For the trilateration localization problem in 3D space, based on tetrahedron shape measurement (TSM), we designed an algorithm of selecting anchor nodes on the hollow sphere centered at the unknown node. Extensive simulation experiments show that the tetrahedron shape measurement method proposed in this paper is effective. The anchor node selection algorithm based on tetrahedron shape measurement (TSM) can effectively suppress the iterative error problem in trilateration localization. Furthermore, the calculation of the tetrahedron condition number can be used for the deployment of anchor nodes in trilateration localization.     

Distributed sound source localization algorithm with sound velocity calibration in windy environments

A new sound source localization method with sound speed compensation is proposed to reduce the wind influence on the performance of conventional TDOA(Time Difference of Arrival) algorithms. First, the sound speed is described as a set of functions of the unknown source location, to approximate the acoustic velocity field distribution in the wind field. Then,they are introduced into the TDOA algorithm, to construct nonlinear equations. Finally, the particle swarm optimization algorithm is used to estimate the source location. The simulation results show that the proposed algorithm can significantly improve the localization accuracy for different wind velocities, source locations and test area sizes. The experimental results show that the proposed method can reduce localization errors to about 40% of the original error in a four nodes localization system.     

基于四节点RSSI的三维空间定位算法

针对提高室内三维空间的定位精度和速度的问题,从减少节点数量、建立特定坐标系的角度提出了一种基于四节点和特定坐标系的三维空间定位算法。该算法引入位置相对固定的四个节点,提高解算速度;充分考虑有效反射区对衰减指数影响,根据伯鲁斯特角将天线辐射场区分为叠加加强区和叠加减弱区,建立三维坐标系进行定位,结合信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI)衰减模型,在叠加减弱区定位,把三维空间问题转化到二维空间,降低定位算法的复杂度。文中分别阐述方法的原理与验证,结果表明,四节点定位算法的解算速度比降低复杂度(Complexity-Reduced Trilateration Approach , COLA)定位算法有较大提高,该算法平均定位误差小于2米。     

模拟复杂网络下子网络节点抗攻击设计

针对复杂网络节点受攻击而出现的安全性问题,提出在模拟复杂网络基础上结合Feistel算法的子网络节点抵抗攻击方法。该方法通过子网络节点定位参数集,建立恶意节点位置模型,并确定定位真实精度;而后利用Feistel算法对节点密文进行加密处理,进而使加密信息恢复成明文信息,完成模拟复杂网络下子网络节点的抗攻击方法改进。结果证明,该方法不仅能够准确的对恶意节点进行定位,而且增强了节点抗攻击性能,提升了网络安全性。     

风场环境中声速修正的分布式声源定位算法

为减小声速误差对定位精度的影响,提出了一种基于声速修正的分布式声源定位方法。首先,将声速表示为未知声源位置的函数,逼近风场中的声速场分布,然后将其代入TDOA (Time Differences of Arrival)算法中,构建非线性超定方程组,最后采用粒子群优化算法求解声源位置。对不同风速、不同声源位置及不同测试区域进行仿真,结果表明:修正后的定位精度比修正前有明显提高,尤其对于大范围并且声源靠近测试区域边缘位置的定位系统,改善更加明显;4个节点的定位系统实验结果表明,修正后的定位误差可降至修正前的4l%,该方法能更好的应用于风场中的定位系统。