基于半定规划的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位,在最大似然估计(MLE)基础上提出了一种半定规划(SDP)的优化算法.结合有效的锚节点位置选择和比率范围设定,在放宽非凸约束的基础上,采用SDP求解算法,有效减少了误差的影响,得到被测节点的实际位置.改变锚节点的位置可以有效解决锚节点凸壳外的节点位置估计不精准问题.仿真结果表明,提出的SDP算法对未知节点的位置实现了高精度定位,改进了凸优化方法.     

改进的无线传感器网络无偏距离估计与节点定位算法

针对无线传感器网络中基于跳数的节点定位算法不能满足无偏距离估计、节点定位误差大的问题,提出了一种改进的无偏距离估计与节点定位算法(UEDV-hop,Unbiased Estimation DV-hop)。该算法分析期望距离和跳数的关系,建立一种新的期望距离与跳数模型,根据节点通信半径是否已知分别推导了两种UEDV-hop的求解形式。仿真实验结果表明:所提的两种UEDV-hop算法的估计距离在不同跳数时都近似等于该跳期望距离,算法在距离估计和节点定位精度上相对于DVhop(Distance Vector-hop)算法及基于最小二乘法改进的DV-hop算法都有较大提高,在节点数目等于2 500时,UEDV-hop算法的估计距离误差比DV-hop算法降低了9.5%,定位精度提高了55%。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位算法

针对移动锚节点的定位问题,提出一种基于3个移动锚节点的与距离无关的定位算法,该算法具有避开因测量距离的需要而导致的高硬件成本和高能耗等的功能.主要思想是3个锚节点规则移动遍历整个传感区域,移动过程中实现未知节点的定位.仿真实验结果表明,该算法能够提高节点的定位精度.     

无线传感器网络节点定位改进算法

提出一种改进的距离无关无线传感器网络节点定位算法——变系数弹簧模拟算法.该算法首先得到锚节点跳数距离和平均每跳距离,然后计算出节点的初始位置,再通过模拟方法对节点位置迭代求精.仿真结果显示,在相同的锚节点比例和平均连通度情况下,该算法明显优于DV-op算法.     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度,比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比,能够明显提高节点定位精度。     

基于移动锚节点的无线传感器网络节点定位

为了更好地解决无线传感器网络节点定位精度和复杂测距技术之间的矛盾,提出了一种基于移动锚节点的非测距的定位技术。9个装备有GPS接收机的可移动锚节点形成一个圆形定位区域,位于定位区域内的待定位节点接收锚节点发射的信号,并记录接收信号强度。比较接收信号强度确定自己所处区域,从而实现定位。仿真结果表明,该节点定位技术平均定位精度约为10%,与其他类似定位技术相比能够明显提高节点定位精度。     

Broyden算法在无线传感器节点自定位中的应用

本文分析了最大似然估计算法在无线传感器网络节点自定位中的应用,针对其不足之处提出改进方法：将定位算法转化为求解非线性方程组的数学问题,用Broyden算法进行求精计算。通过仿真试验证实了该算法的可行性,结果显示,该算法提高了定位精度。     

基于分布式的无线传感器节点定位算法研究

本文分析了无线传感器网络的特点和目前己有的各类定位算法的基本思想及性能,并对现有的几种无线传感器网络分布式节点定位算法进行了深入的研究,从而确定了有效的定位算法对每个节点的位置具有重要的理论意义与实用价值。     

基于微粒群算法的无线传感器网络节点定位方法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,将节点定位问题和微粒群算法结合在一起,提出了基于微粒群算法的节点定位算法。该算法是一种基于距离的定位算法,根据未知节点到锚节点的距离直接搜索出未知节点的坐标。实验结果表明,和一般的固定节点定位算法相比,该算法具有更高的定位精度,并适用于移动节点的追踪定位。     

基于无线传感节点到达时间差的定位算法设计

针对无线传感器网络节点定位的问题,深入研究了基于节点信号到达时间差的定位算法,为了提高定位的精度采用基于多点的极大似然估计算法实现无线传感器节点精确定位的需求．重点对无线传感器节点定位过程中各节点的时间同步问题进行了详细设计,给出了一种基于无线传感节点到达时间差的定位算法详细设计方案,经仿真测试表明,设计的无线传感节点定位精度在96．7％以上．     

无线传感器网络改进质心算法的节点自定位

节点自定位是无线传感器网络的关键技术之一。在对距离无关的定位机制质心算法研究的基础上,采用极大似然估计法,估算信标节点与未知节点间的距离,以距离作约束降低误差值,从而提高定位的精度。通过MATLAB仿真,结果表明算法能够有效提高定位精度。     

水下无线传感器网络节点覆盖及其自定位

节点自定位技术是水下无线传感器网络应用的关键技术之一,较高的覆盖概率能够提高节点自定位的精度。节点定位精度受到很多因素的影响,本文通过采用感知概率模型模拟传感节点测量概率分布模型,再对覆盖概率较高的传感器节点进行定位误差迭代,最后采用遗传算法对定位误差进行优化。仿真结果表明,覆盖概率受感知半径和迭代次数影响,定位误差受信标节点密度影响,采用遗传算法的优化能够实现水下传感器节点的自定位精度。     

无线传感器网络自定位技术

综述了无线传感器网络近年来的自定位技术,介绍了节点定位基本原理,论述了无线传感网络中的测距技术,并探讨了几种定位算法。     

改进型无线传感器网络的质心定位方法

针对传统质心定位算法定位精度受锚节点密度影响大,但锚节点成本高而不能大量使用的问题,采用移动锚节点,引入高斯马尔科夫移动模型对锚节点移动路线进行规划,使锚节点在待测区域内随机移动形成更多的虚拟锚节点,代替传统定位算法中的锚节点,提高了质心定位算法中对未知节点的覆盖率与定位精度.仿真结果表明,该方法有效且能应用于大型无线传感器网络定位.     

传感器网络节点的微粒群定位算法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,以微粒群算法为理论基础,加入传感器网络的特征,提出微粒群定位算法。该算法依据未知节点接收到的到锚节点的距离信息,直接搜索出未知节点的位置。实验结果表明微粒群定位算法拥有更高的定位精度,并且抗测距误差更强的优点。     

一种无线传感器网络节点自定位新算法

节点自定位是无线传感器网络应用的关键。质心算法是基于距离无关的定位技术,但其定位精度不高。本文提出一种虚拟锚节点定位算法,具体方法是在不增加锚节点密度的情况下,首先根据未知节点与其周围定位的锚节点之间的几何约束关系,确定该未知节点的可能出现的区域位置;其次,根据节点之间的几何约束,确定出虚拟锚节点的坐标范围,最后,在已经划定的可能区域内,采用最小二乘法寻求虚拟锚节点与未知节点之间距离差的最小值,以该数值对应的坐标值作为所定位的未知节点的坐标值。仿真结果表明,采用虚拟锚节点算法能够实现未知节点的定位,并能有效提高定位精度。     

结合共线性因素的无线传感器网络DV-Hop定位算法

无线传感器网络的锚节点近似位于同一条直线上时,构成共线性现象,造成定位数据失真和精度下降.针对大规模无线传感器网络的非测距定位,结合共线性因素提出了一种DV-Hop定位算法,引入Voronoi图将网络划分成若干区域,依据共线性进行锚节点组的选取和提纯.根据跳数阈值的限制,利用每块区域的锚节点信息和符合共线性原理条件的锚节点信息对未知节点进行定位.仿真实验表明,与传统的DV-Hop和共线性算法相比,所提算法能够提高节点定位精度、减少定位误差;对于分布不均匀的网络,能够实现高精度节点定位,并适用于较复杂的环境.     

水声传感器网络节点自定位的遗传算法优化研究

水声传感器网络节点自定位技术是传感器网络在海洋环境监测应用的基础。针对质心算法在随机分布中定位精度较低的缺点,采用信标节点与未知节点之间的距离作为约束,并对该约束采用泰勒级数方式展开;由此建立相应的数学模型,通过遗传算法对该模型进行优化;此外,根据信号传播特点,采用的是等高线传输模型。仿真结果表明,该方法能够实现水声传感器网络未知节点的有效定位。