基于平面拟合的加权质心定位算法

本文利用RSSI测距成本较低和加权质心定位算法简单的优点,提出了一种平面拟合的定位算法。在三维空间中当节点的高度起伏不大时,先运用加权质心算法计算出估计点的位置,再对未知节点通信半径内的信标节点进行平面拟合,并将估计点的坐标向拟合平面进行投影,刷新估计点坐标。实验表明,该算法提高了定位精度。     

基于RSSI加权的三维质心定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一,本文针对三维地形定位存在较大误差的问题,提出了一种将接收信号强度RSSI测量方法与加权质心定位相结合的算法。该算法的权值是用点到平面的距离作为其计算的一部分来代替传统加权质心算法中点到点的距离从而达到提高定位精度的目的。仿真表明,该算法定位精度比传统的加权质心定位精度有提高。     

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。     

一种改进的DV-HOP算法在WSN中的定位研究

如何能够更好的提高节点定位一直都是WSN研究的重点,本文在DV-HOP定位算法的基础上,从误差精度,锚节点稳定度和反向学习选择-最小二乘估计来对节点定位的3个方面进行改进。首先在定位误差精度中引入混沌优化算法,其次在锚节点处理中引入稳定度概念,最后在未知节点定位中引入反向学习和最小二乘估计。改进后的算法在通信半径和拓扑结构两个方面进行了仿真实验,实验表明,本文算法能够有效的减少计算带来的定位误差,提高定位精度。     

无线传感器网络节点三维定位技术

针对无线传感网络中的节点定位精度低的问题,提出了改进蝗虫算法在三维空间节点定位技术。首先,采用了极大似然估计法构建节点定位模型。其次,对蝗虫算法从以下3个方面改进：(1)在种群中采用伪反向学习初始化,增加了种群多样性;(2)在递减系数中使用自适应因子避免算法陷入局部最优;(3)在迭代中使用正交交叉算子进行个体筛选。最后,将改进后的蝗虫算法用于节点定位。在仿真实验中,将本文算法与蚁群算法,粒子群算法和蝗虫算法进行对比,结果说明本文算法在噪声、锚节点密、未知节点数量和能量消耗具有较好的定位效果。     

基于RSSI测距的加权质心-中点定位算法

为了进一步提高无线传感器网络的节点定位精度,分析了基于RSSI的加权质心定位算法,并在原算法基础上提出加权质心-中点定位算法。仿真结果显示阈值大小与信道路径损耗模型有关,并且加权质心-中点定位算法比加权质心定位算法精确度更高。     

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RSSI比例系数跳数加权的DV-Hop定位算法

针对现在的DV-Hop算法介绍了一种基于RSSI比例系数跳数加权的DV-Hop算法。首先,根据不同平均跳距处的RSSI值,选取出最大平均跳距处的RSSI值,求出加权因子对跳数进行加权,然后求出所有平均跳距的均值作为信标节点的跳距校正值,从而使得网络中获取的跳数和平均跳距更接近准确值,达到减少定位误差的效果。仿真实验表明:相比于传统算法,该改进算法定位误差明显减少。     

基于RSSI无线传感器网络改进加权质心算法

基于RSSI (received signal strength indicator)的三角加权质心算法在测距与定位中存在一定误差,针对此问题提出改进加权质心算法。该算法首先将距离比例模型引入锚节点圆中,此模型通过距离比例计算能够适用于锚节点圆不相交情况下的节点定位问题,解决了补位带来的误差累积。此外就加权质心算法中权值因子的选取提出了一种更具有普适性的距离倒数和权重比例公式。最终仿真结果验证,改进加权质心算法与三角形加权质心算法相比在定位精度方面取得了较大的提升,能够满足低成本高精度的要求。     

多站测向交叉定位中的非线性改进最小二乘法

多站测向定位技术是使用最广泛的无源定位技术,通常使用最小二乘方法对目标位置进行估计定位。目前计算定位估计的最小二乘法主要是线性近似法或者牛顿迭代法,然而线性近似法存在定位不精确、无法满足定位系统高度的非线性等缺陷,牛顿法存在定位结果不稳定、对初值敏感、Hessian矩阵奇异无法使用等不足,因此定位精度不高。本文以线性近似得到的结果作为牛顿迭代的初值,从而降低牛顿迭代法发散的几率,增加其稳定性,提高了算法效率。首次在使用牛顿迭代法进行定位估计中解决了Hessian矩阵奇异无法计算的情况,极大地提高的牛顿迭代法的适用性,为目标定位系统提供了更好的定位方法,具有很高的应用价值和很好的应用前景。     

基于渔夫捕鱼-最小二乘支持向量机的传感器节点定位的研究

为了提高无线传感器的定位精度,针对最小二乘支持向量机参数优化问题,提出了一种基于渔夫捕鱼优化-最小二乘支持向量机的传感器点定位方法。首先构建三维无线传感器定位模型的学习样本,然后采用最小二乘支持向量机构建三维节点定位模型,并采用渔夫捕鱼的行为来找到最优支持向量机参数。结果表明,本文算法能够有效地提高传感器节点的定位精度,降低定位误差,具有一定的实际应用价值。     

三维空间中基于改进的粒子群算法的节点定位研究

三维空间下的节点定位一直都是无线传感中的主要研究方向,粒子群算法作为常用的计算节点定位的方法存在一定的误差,本文首先在该算法的基础上引入了凸函数的惯性权值和信任度系数,前者使得粒子能够在局部范围内获得最优解,避免陷入局部最优,后者使得不同性质的粒子能够在全局范围中获得最优解,其次,分析目标定位误差函数,使用泰勒级数对其进行优化,使得定位精度得到提高。仿真实验说明本文算法在锚节点数量,节点通信半径和总节点个数等方面提高了节点定位精度,具有很好的应用前景。     

基于WSN定位的Euclidean算法改进研究

节点定位技术是WSN网络应用的基础,在基于RSSI的定位过程中,节点与信号源之间的位置关系对测距误差有较大影响.通过对无线传播路径损耗模型的分析,给出了信标节点的优选原则,同时将Euclidean算法根据未知节点的类型进行了优化.实验证明,改进方案与传统的定位算法相比明显降低了WSN网络中的定位误差.     

基于节点接收信号强度比值的加权质心定位算法

无线传感器网络的定位技术可分为两类:基于测距和基于非测距两种。许多学者对质心算法存在的不足提出了一些有效的改进算法。本文提出的一种基于节点接收信号强度比值的加权质心定位算法,利用待定位节点接收到的节点接收信号强度求出加权比例因子,进一步对质心坐标进行加权处理,并且与其它两种算法进行比较,文中所提出的基于节点接收信号强度比值的改进算法优于其它两种算法,有效减少了定位误差,提高了定位精度。     

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。     

基于小波去噪与能量均值的DCT信道估计阈值改进算法

针对DCT的OFDM信道估计传统算法不能有效抑制循环前缀内部噪声的问题,本文介绍了一种基于小波去噪与能量均值的DCT信道估计阈值改进算法。首先,利用小波变换对最小二乘(LS)方法得到的估计结果进行去噪处理,然后求出循环前缀长度内各采样点上的能量均值,并将其作为DCT线性插值过程中的阈值,最后用此阈值对循环前缀内的噪声进行优化,达到降低信道噪声影响的效果。仿真实验表明:在相同的实验环境下,与经典DCT信道估计算法相比,当误码率相同时,改进算法的信噪比大约提高了2dB,当均方误差相同时,改进算法的信噪比大约提高了3dB。     

一种改进的DV-Hop无线传感器网络节点定位算法研究

针对DV-Hop算法在估算待定位节点与信标节点之间的距离存在误差过大的问题,在分析信标节点间估计距离与真实距离误差的基础上,提出了改进算法。改进算法详细分析了各个信标节点之间的人为估算距离以及实际应用中的距离,推导计算出全网平均每跳距离,然后推导分析每个信标节点的平均每跳距离误差,尽可能地使之前推导出的全网平均每跳距离与实际应用中节点每跳距离均值相接近,大大提高了节点定位精度。仿真结果表明,改进算法的定位误差减小,定位精度得到明显提高。     

一种APIT改进定位算法研究

APIT改进定位算法结合网格扫描方法,未知节点一旦被定位就充当起信标节点的功能,向周围邻居发送自己的估计坐标信息,把已经定位的未知节点与信标节点同等对待。通过MATLAB进行仿真,实验证明,该算法不仅减小了定位误差,并且提高了定位覆盖率,表明APIT改进定位算法有一定优势。