基于改进质心算法的无线传感器网络定位研究

为了提高传统质心定位算法定位精度,采用RSSI算法对其进行改进.改进的质心算法首先由未知节点与其临近的三个信标节点所传来的功率强度,推导出未知节点分别与三个信标节点之间的欧氏间距.然后画三个以信标节点作为圆心、间距为半径的圆,产生三个交点,然后利用三边质心法来完成定位.经过MATLAB仿真,结果表明：改进后的加权质心定位算法的定位精度相比较于传统质心定位算法而言有所提升.     

基于RSSI的WSN定位算法的研究

为了加强对基于RSSI的WSN定位算法的研究,采用基本的RSSI算法和自由传播模型,建立RSSI分析系统,实现WSN节点的RSSI值的捕获、节点RSSI值的分类存储、RSSI的实时查看、对存储的节点RSSI元数据的处理和分析、绘制不同节点RSSI值和距离的统计分布图。系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法,将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析,改进待测参数,从而将定位精度提高12%。     

基于加权阈值质心定位算法的无线传感器

在建立加权质心定位算法的数学模型和确定定位节点描述基础上,通过加权因子来体现了距离未知节点越近的信标节点对其坐标位置的影响力,然后将高于门限的信标节点信号强度作为未知节点连接目标,计算最优门限与信号强度及噪声的关系,最后给出了平均定位误差、节点定位比率和算法的实现。实验仿真给出算法比较和定位误差分析,本文算法能够提高定位精度。     

一种鲸鱼优化算法改进的加权质心定位算法

针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。     

ZStack传感器网络定位系统设计

在无线传感器网络定位系统中,由于元器件品控和外界环境等因素的差异,以往测出的衰减模型参数的经验值并不能适应当下的定位环境,以至定位精度很低,实验过程不具重复性。根据待定位节点临近的参考节点多次互发报文,经过最小二乘法拟合出衰减模型参数。算法对所有参考节点根据RSSI值进行排序,选取RSSI值最小的3个节点用三边定位算法计算待定位节点坐标。最后,设计了一个基于ZStack协议栈的定位原型系统。算法经过进一步简化,大幅度减小了由于衰减模型参数不准确对定位精度的影响,为今后深入研究室内定位打下基础。     

无线传感器网络中基于RSSI改进质心定位算法

在无线传感器网络中,节点定位技术尤为重要.针对无线传感器定位精度问题,提出了一种新颖的基于RSSI的质心定位算法.在该算法中,前期采用RSSI测距技术得到未知节点与各个锚节点的距离,利用三角形内点测试法优选出合适的锚节点,初步确定未知节点的定位空间;后期利用已知的样本点把定位空间划分为若干较小的区域,使未知节点所在的定位空间不断地被缩小;最后采用带权重的质心算法计算坐标.仿真结果表明,该算法比传统的RSSI定位算法具有更好的定位精度,即使在锚节点比例较低时,也能得到较高的定位精度,适合在无线传感器网络中应用.     

基于信标节点间RSSI的改进三维定位算法的研究

节点定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,目前主要有两种定位算法,基于距离的定位算法和非基于距离的定位算法.考虑到两种算法在三维空间的优缺点,提出了一种基于RSSI测距的修正算法,并优选信标节点,最后通过最小二乘法进行定位.仿真结果表明：本算法比传统的RSSI算法精度更高.     

蚁群算法在WSN节点定位算法中的应用

蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。     

一种改进的无线传感器网络DV-HOP定位算法

为了解决DV-HOP算法在节点随机部署环境下定位误差较大的缺点,提出一种基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP。该算法通过理想跳数与实际跳数的差值修正平均跳距,结合多通信半径使跳数小数化,利用基于跳数加权的双曲线算法估算未知节点坐标。仿真结果表明,在相同条件设置下,RWHDV-HOP算法定位精度比传统DV-HOP算法提高了25%,比RWDV-HOP算法提高了10%。因此,基于DV-HOP多通信半径的加权双曲线定位算法RWHDV-HOP在节点随机部署环境下能够较大程度上提高节点定位精度。     

基于自组织聚类和蚁群算法的无线传感器网络路由算法

根据无线传感网络能量受限的特点,提出一种低能耗路由算法SOC-IACO,算法由自组织聚类算法SOC和改进蚁群算法WAC组成.先通过SOC将节点分簇,选取簇头构造簇头数据链,再通过WAC构造簇内节点数据链.簇内数据沿节点数据链汇聚至簇头、簇头数据沿簇头数据链汇聚至总簇头,由总簇头发送数据至基站.实验表明,由于聚类过程中考虑了节点分布和簇负载均衡并采用双层链路由,SOC-IACO算法能大幅降低节点能耗提高网络寿命.     

无线传感器网络加权质心定位算法改进研究

对无线传感器网络定位中常用的质心算法进行了改进。改进算法将盲节点接收到的RSSI数据转换为距离,并将距离作为锚节点权值,从而估计出盲节点的坐标位置。仿真结果表明,改进算法提高了定位精度,降低了定位误差,且没有增添系统通信负担及计算量。     

分簇无线传感器网络中提高网络连通性的协作算法

针对分簇无线传感器网络提出了一种基于虚拟天线阵列的协作算法.该算法通过节点间的协作来提高网络连通性,所有节点均按照泊松Voronoj网格模型进行分簇,簇首根据通信链路决定是否激活节点协作;若节点协作算法被激活,簇首从其成员中选择适合的节点作为协作节点共同组成虚拟天线阵列.通过协作,可扩展簇间的通信范围从而与远方节点直接...     

基于传感器网络的分布式遗传k-means聚类算法研究

传统的集中式聚类算法不适宜对传感器网络的分布式数据进行聚类,用遗传进化机制对传统k-means的分布式聚类算法进行优化,可得出遗传k-means聚类算法。遗传k-means聚类算法即在传感器网络中sink节点传送随机选取的初始k个簇心到各个传感器节点,在这些节点上分别用遗传k-means聚类算法将本地的数据划分到距离最近的簇,然后将簇信息在无线传感器网络里通过路由逐层上传合并汇聚到sink节点,计算k个簇心的平均值,再往下传送k个簇心,反复迭代更新直至聚类目标函数值达到最小为止。实验表明,遗传k-means聚类算法的聚类效果较好,收敛速度较快。     

基于改进DV-Hop算法的无线传感器定位研究

为了提高无线传感器定位的精度,提出改进DV-Hop算法。首先对基本DV-Hop定位算法分析;接着改进过程对广播数据中重复的标识号删除,每个未知节点计算到自己数据表中的各个信标节点的估计距离;最后对信标节点的平均每跳距离误差进行修正,使全网平均每跳距离与真实的平均每跳距离更接近,分析参数值对改进的定位算法定位精确度的影响。实验仿真显示本文算法定位精度较高,相比其他算法提升了5. 0%-8. 6%,平均定位误差随着定位时间变化的幅度较小,性能趋于稳定。     

面向传感器网络的节点安全聚类成簇算法研究

无线传感器网络的节点欺骗和虚假信息易造成传感器网络在物理上的不安全性,给系统带来不利影响。故设计了面向传感器网络的节点安全聚类成簇算法,借鉴随机密钥预分配模型,采取有效的密钥管理技术在传感器网络成簇阶段进行恶意节点的识别和剔除,同时,通过节点定位技术对恶意节点进行定位、增加链路有效性认证反馈环节以及重新分簇等手段实现面向传感器网络节点的安全性设计。仿真实验与分析证明该成簇算法能够保证对于恶意节点的有效去除及数据的安全传输,有较强的适用性和推广价值。     

基于RSSI的无线传感器网络目标定位算法设计

针对无线节点能够根据接收信号强度估算其到锚节点间距离这一特性,设计了基于RSSI的均值定位和条件概率定位两种无线传感器网络目标定位算法。这两种算法均能够不同程度地实现未知节点的定位。在Matlab7.0环境下对上述算法进行仿真实验,结果证明在同等条件下,条件概率定位算法较均值定位算法具有稳定性好、平均误差小、定位精度高等优点,是一种较好的目标定位算法。     

基于RSSI测距模型优化算法研究

RSSI定位方法已成为近年来研究热点,基于测距的RSSI定位算法本身具有一定缺陷,无线信号在传播过程中由于受到环境中各种高斯白噪声的干扰,致使获取的RSSI值会在某一中心值上下波动,极大影响了定位的实效性、准确性。为提高室内环境的定位精度,提出一种基于RSSI的高斯—卡尔曼滤波优化。先用极大似然估计得出RSSI测距模型的修正参数,然后使用最小二乘法（LSM）初步估计所求定点的坐标,最后利用高斯 卡尔曼滤波对计算出来的定位节点坐标和参数进行优化,利用Matlab实验仿真结果表明,算法具有定位误差小、精度高的明显特点。     

一种改进的三边定位算法

RFID无线定位技术因系统易于实现、硬件成本低等优点,已被广泛应用于各种室内定位领域.在RFID定位算法中,三边定位算法因其算法简单、易于编程实现,因此在实际定位问题中被广泛采用,但是传统的三边定位算法受环境中的不确定因素影响较大,定位精度较低,因此本文提出一种基于相交法的三边定位改进算法,在一定程度上提高了定位精度.实验结果验证了本文算法的可行性及优越性.     

抵抗欺骗攻击的DV-Hop定位算法

由于无线传感器网络处于开放性的环境中,很容易受到欺骗攻击,即难以利用DV-Hop算法进行有效定位.针对此问题,本文在分析欺骗攻击模型和DV-Hop算法易受攻击原因的基础上,提出了一种新的抵抗欺骗攻击的DV-Hop定位算法.该算法能对参与未知节点的信标节点进行分组,并根据各个分组的加权平均残差平方和,排除可能含有恶意节点的分组,并通过利用没有恶意节点分组中的所有信标节点进行定位,从而有效抵抗了欺骗攻击.仿真结果表明,当网络中存在欺骗攻击时,DV-Hop算法仍然能够有效地定位.     

基于多人博弈的无线传感器网络簇内信息融合算法

利用多人博弈的思想对簇内节点间协作和竞争的关系进行分析,提出一种簇内信息融合算法。通过仿真实验对节点能量消耗的均衡性、网络生存周期及信息融合精度等方面进行性能评估验证该算法的有效性。