关于Zigbee定位参考节点布局方案的研究

在zigbee定位技术中,各种因素的影响会导致定位不精确。经实验表明,参考节点的布局位置会影响定位精度。因此,就针对参考节点布局位置,提出参考节点的布局方案,采用正方形、圆形、等边三角形的方式,分别对盲节点的坐标进行测量、分析,从而选取最优的布局方案,提高定位的精度。     

基于RSSI测距和三边定位技术的儿童实时定位算法

定位技术是无线传感器网络的重要技术之一,其中基于RSSI测距的定位技术以便捷、精确度高成为首选技术。文章为了实现对商场走失儿童的快速定位设计了一个基于RSSI和三边定位技术的实时定位系统。该系统利用4G网络进行定位请求,RSSI测距技术对未知节点进行测距,最后基于三边定位技术编写算法。该算法经过仿真实验精度完全符合要求。     

基于RSSI差值加权的质心定位算法

由于RSSI值随机变化较大,使得直接利用RSSI值作为依据来计算信标节点的权值的加权质心定位算法在定位过程中存在较大误差。针对这一问题,提出基于RSSI差值加权的定位算法,利用网络中信标节点之间的距离和相应的RSSI值作为参考,并将测得的RSSI值与信标节点之间的RSSI值作为差值,根据差值的大小判断所测距离与信标节点之间距离的接近程度,以此来减小实际环境对加权质心定位算法的影响。仿真结果表明,与基于RSSI校验的定位算法相比,该方法进一步减小了定位误差。     

基于RSSI值比较改进的蒙特卡洛定位算法

节点定位是无线传感网应用中的一个基础问题。利用信号强度的比较缩小采样区域,本文提出了一种改进的定位算法。该算法以蒙特卡洛方法为基础,利用定位节点接收到的不同锚节点RSSI值的比较来缩小蒙特卡洛算法的采样空间。实验结果表明,本文提出的算法能够减小蒙特卡洛算法的采样区域和采样次数,从而提高定位效率。     

基于优化的布谷鸟算法的无线传感节点定位研究

针对无线传感网络的DV-HOP定位算法存在误差大的缺点,提出了使用优化的布谷鸟算法的用于节点定位。首先,阐述了DV-HOP算法节点定位中存在的不足,其次,对布谷鸟算法在种群初始化使用伪反向学习策略,提高了种群多样性;在步长方面引入指引因子概念,仿真实验中,与布谷鸟算法在不同的基准测试函数中对比取得了较好的效果,在节点定位的节点能耗、测距误差和锚节点密度方面都取得了较好的效果。     

基于分布估计算法优化无线传感器网络节点定位

本文是尝试把分布估计算法应用于无线传感器网络节点定位中的初步探索。     

基于RSSI优化的模型参数改进室内定位算法

定位技术在无线传感器网络中越来越引起人们的重视。针对传统基于RSSI测距的室内定位算法中,RSSI值易受环境影响、最小区域传播损耗模型参数不精确的问题,提出了一种RSSI值优化处理、模型参数进行改进的定位算法。该算法先用高斯模型对节点收到的所有RSSI值进行加权处理,然后根据RSSI值对传统最小区域损耗模型参数进行了改进,最后通过选出的三个锚节点,讨论了三圆相交于一点、一个区域的二种不同情况,并用区域质心算法得到了估计位置。实验结果表明:经过RSSI优化处理的模型参数改进定位算法,优化了测距值,使三边-区域质心定位算法的定位误差维持在1.0～1.6m,提高了定位的稳定性和精确度。     

基于传感器网络目标节点自定位技术

随着传感器与电子技术的发展,无线传感器网络应运而生。网络节点定位技术是传感器网络中研究的主要技术。本文采用了一种基于三边测量技术和RSSI的定位算法相结合算法对网络的节点进行定位。实验结果表明,本文提出的方法能够有效对节点进行定位,同时减少开销,节约成本。     

基于Voronoi的微粒群优化的三维无线传感网络节点定位算法的研究

无线传感中的节点定位一直以来都是研究的热门,为了更好的解决三维无线传感空间中节点定位不准确的问题,本文在粒子群算法基础上引入Voronoi模型,将三维空间中的节点的定位问题归纳为目标函数的最优解,证明了Voronoi模型的赋权值边存在敏感点的定理,通过定理的应用获得了目标函数的最优解,有效解决了节点定位问题。仿真实验表明,本文的算法优于对比算法具有更好的健壮性,提高了定位精度。     

一种基于UWB的WSN节点定位技术

将UWB精确定位功能和TOA/AOA混和定位技术相结合,应用于无线传感器网络簇内节点定位中,为无线传感器网络分簇路由协议提供可靠的位置服务。仿真结果表明,其UWB定位精确度较高,适合簇内节点的相对定位。     

基于E-Learning随机场学习的信任节点定位算法

提出一种基于E-Learning随机场学习的信任节点定位算法,采用SVM监督学习辅助策略降低新标记样例中可能的误标记样例数以减少新训练集的噪声,设计富信息策略训练学习器,基于KKT原理,把训练ELM的过程等同于解决下面的对偶优化问题。通过E-Learning随机场学习,充分利用算法对噪声具有鲁棒性,实现对了个性化推荐网络信任节点的定位算法改进。仿真结果表明,该算法能准确定位到个性化推荐网络的信任节点,为P2P商家推荐和信任评估提供数据基础,信任节点定位的准确性优越于传统算法。算法采用E-Learning随机场学习,学习过程中不需要调整大量参数,所以算法学习速度快,尤其适合处理大规模的不平衡数据集分类问题,提高了个性化推荐网络信任节点的定位准确性。     

基于VisibilitySensor节点的虚拟场景优化算法

基于VRML技术构架数字旅游系统,并提出一种大规模VRML场景快速浏览算法。通过建筑物位置和浏览者当前视点位置的判断,动态地调入和调出相关建筑物纹理,可以明显地减少虚拟场景中的纹理打开时间,达到优化场景的效果。     

关于桁架结构布局优化理论与方法的探讨

对桁架结构的布局优化方法进行了初步的探讨，首先仅考虑平衡方程和应力约束，形成线性规划模型，以此确定最优拓扑结构；然后在此拓扑结构下，考虑平衡方程、变形直辖市条件和各种性态约束，形成非线性规划模型，以此确定形状和尺寸。     

基于Zigbee的温室WSN系统设计

传统温室大棚常采用人工方式对温度、湿度等环境参数进行监控,费时费力。针对其缺陷,对基于Zigbee技术的无线传感器网络技术在温室大棚的应用进行分析研究,设计了基于2430芯片的节点硬件电路,对RFD终端、路由器及网络协调器节点软件进行了研究及设计。从实际运行情况可见,终端传感器采集到的数据可以通过无线网络上传给上位机进行显示、存储打印等。基于Zigbee的温室WSN系统可以降低工作者的劳动强度．便于组网和推广。     

基于Zigbee网络的路由算法研究

本文针对基于Zigbee网络的路由算法进行相关研究,并分析其优缺点。     

LANDMARC系统定位算法实现与仿真优化

介绍在室内定位系统中广泛使用的LANDMARC算法,分析其基本原理,并描述其在MATLAB中的仿真实现。提出一种基于能量等级数的优化方法,以减小算法误差,提高定位精度。分析仿真结果表明,在其它因素不变的情况下,通过增加能量等级数能够有效提高定位精度。     

基于属性翻译文法的表单布局调整算法

本文借鉴编译原理中的属性翻译文法,提出一种解决所见即所得方式下编辑表单时布局调整问题的算法。