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。     

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Amorphous改进定位算法的研究

经典Amorphous定位算法以节点通信半径为单跳距离计算,误差较大。本文针对经典算法中的单跳距离的误差问题,提出一种改进方法,在Amorphous算法主体流程中加入跳距修正。通过MATLAB仿真,Amorphous算法定位误差有明显降低。     

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。     

多源单汇无线传感器网络的局部路由算法

无线传感器网络节点有着严格的能量限制，目前已有的许多路由协议假定了节点知道网络的全局信息或者让节点根据路由表进行路由。这些方式均会使网络产生较多的通信负荷，增大能量开销。结合多源单汇路由的特点，本文提出了几种局部路由算法。该算法中，节点仅根据目标节点与邻居节点的地理位置、剩余能量等信息，决定下一跳节点，最终建立到达目的节点的路径。本文首次引入了带约束后跳发射的思想，并将这种后跳发射与已有的算法相结合得到新的后跳路由算法。计算机仿真实验表明，在有数据融合的网络中，带约束的后跳－为难度路由算法使得网络的生存时间最长，较其余算法增加了网络11%和14%的工作周期数。最后又将局部路由算法进行合理改进，得到最小化平均为难度的算法，应用于无数据融合的网络中，效果很好。     

无线传感器网络质心定位算法仿真研究

质心定位算法是无线传感器网络中一种经典的无需测距的定位算法。系统分析了锚节点个数、节点通信半径以及网络中节点总数对该算法定位性能的影响,并进行了仿真。通过对仿真结果的分析,在100m×100m的无线传感器网络区域内,当锚节点个数为总节点个数的10％时,针对不同的总节点个数,存在最优的节点通信半径,可以使节点定位率达到95％以上,同时具有较小的节点定位误差。     

浅析无线传感器网络的改进DV-Hop定位算法

节点定位技术在无线传感器网络中广为应用,为了精准定位,可按照距离参数分成测距算法和无需测距算法两大类。本文针对DV-Hop算法在坐标计算阶段中的不足,尤其对节点随机分布、网络拓扑动态变化的应用环境,提出相应改进方案。通过仿真比较改进方案的性能。     

基于二跳生成树的可扩展分簇定位算法

着重设计了一种基于二跳生成树的可扩展分簇定位算法.首先对传感器网络进行分簇、并利用簇头节点构造一个二跳生成树;在此基础上,由簇头计算各簇成员节点的局部坐标;最后,从生成树根节点开始,自顶向下合并各簇,生成所有节点的全局坐标,完成节点的相对定位. 理论分析与实验表明,本算法相对于现有的SDGPSN算法,能够有效提高定位覆盖率和定位精度,减少时间和通信开销,并具有更好的可扩展性.     

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。     

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。     

基于三点插值的数值积分新算法及程序设计

本文利用三点插值函数近似表达被积函数,构造梯形求积公式和Simpson求积公式,并在此基础上提出了一种快速数值积分的新算法,即自适应步长三点插值型数值积分算法。该算法在按步骤处理节点的过程中,每步仅产生一个新节点,其它节点(老节点)都是以前各步产生的,因此可构成递推公式。本文还讨论了该算法的程序设计问题,并给出了程序设计框图。     

一个无需知道节点间距离的无线传感器网络定位方法

目前无线传感器网络中,大多数定位算法需要节点间的距离信息,这些方法有很多弊端.提出一种不需要节点间距离的定位方法,可以避免上述弊端.该方法只需要2个锚节点,且锚节点的位置任意.仿真结果显示该方法有较好的性能.     

On exploiting propagation delays for passive target localization using bearings-only measurements

For many cases, target localization accuracy can significantly improve by accounting for the propagation delay between the target source and the sensors. This paper considers when it is advantageous to compensate for the propagation delay for the case of a network of nodes where each node consists of an array of sensors. Each node calculates a direction of arrival (DOA) from the raw data, and these DOAs are combined to localize the target. First, we consider the case when no prior data are given and the localization occurs using DOA measurements from a single snapshot. Such localization methods are necessary to initiate a target track. Finally, we investigate the case where an extended Kalman filter is used to aggregate measurements over multiple snapshots.     

Zonotopic set-membership state estimation for switched systems

This paper proposes a new approach for set-membership state estimation of switched discrete-time linear systems subject to bounded disturbances and noises. A zonotopic outer approximation of the state estimation domain is computed and a new criterion is proposed to reduce the size of the zonotope at each sample time. The zonotopic set-membership estimator design for switched systems is provided within the LMI framework. The extension of the proposed scheme to deal with unknown inputs is also presented. An application to vehicle lateral dynamics state estimation is provided. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm and highlight its advantages over the existing methods.     

Helping ants for adaptive network routing

Appropriate routing in data transfer is a challenging problem that can lead to improved performance of networks in terms of lower delay in delivery of packets and higher throughput. Considering the highly distributed nature of networks, several multi-agent based algorithms, and in particular ant colony based algorithms, have been suggested in recent years. However, considering the need for quick optimization and adaptation to network changes, improving the relative slow convergence of these algorithms remains an elusive challenge. Our goal here is to reduce the time needed for convergence and to accelerate the routing algorithm's response to network failures and/or changes by imitating pheromone propagation in natural ant colonies. More specifically, information exchange among neighboring nodes is facilitated by proposing a new type of ant (helping ants) to the AntNet algorithm. The resulting algorithm, the “modified AntNet,” is then simulated via NS2 on NSF network topology. The network performance is evaluated under various node-failure and node-added conditions. Statistical analysis of results confirms that the new method can significantly reduce the average packet delivery time and rate of convergence to the optimal route when compared with standard AntNet.     

多重网格法在地球物理正反演应用研究中的进展

现阶段地球物理三维勘探面临越来越复杂的问题,其要求更精细的三维网格剖分,现有的一些方法随着网格节点的增加其收敛速度相应减慢。对于应用中更复杂实际模型、更细密网格剖分以及更快收敛速度要求,难于有进一步提高。要有所突破,需借助计算数学最新进展,引入新的高效算法。多重网格法是近二十年迅速发展的一种求解微分方程近乎最优的新算法。本文首先简单介绍了多重网格法基本原理和运算格式,着重介绍了当前国内外多重网格法在地球物理正反演中的应用成果和发展现状。此外,对多重网格法在地球物理正反演中的应用前景及发展趋势进行了展望。     

基于ZigBee的无线传感器网络定位技术

文章针对越来越多的无线通讯技术,阐述了几种主流无线通讯技术的特点,并选择ZigBee作为无线传感器网络(WSN)合适的无线通讯技术。在分析了多种定位技术和定位算法的原理和特性的基础上认为选择利用ZigBee无线收发芯片上的RSSI这种间接测距方式来定位能使WSN节点定位技术以低成本高稳定性地大规模应用。     

科研合作网络中的知识扩散种子选择研究

[目的/意义] 面向科研合作网络中的学术社群,提出基于合作者吸收能力的知识扩散种子选择方法,以提升社群知识扩散效率,促进社群成员知识吸收。[方法/过程] 运用R软件完成仿真实验。基于斯坦福大型网络数据集（SNAP）的真实科研合作网络数据,运用社团检测算法"WalkTrap"检测出学术社群。将各学术社群中合作对象吸收能力总和最大的节点作为各社群的知识扩散种子,基于此,在各社群内部实施知识扩散仿真实验,并用其余4种基于网络中心性的方法与本文方法作对比。[结果/结论] 基于合作者吸收能力的种子选择方法,在网络整体知识水平、知识水平分布均匀性与扩散初期的知识增长速度等方面均优于其它4种方法,且节点吸收能力差异越大,这种优势就越突出。节点平均吸收能力越强或网络中节点平均度越大,知识扩散效率受种子选择方法的影响越小。