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。     

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。     

基于模糊聚类的加权协作定位算法

定位算法作为无线传感器网络的关键技术,在提高节点定位精度和网络效率方面发挥着重要作用。为解决由于定位范围广、信标节点分布随机且稀疏所导致的RSSI测距信息受环境影响定位精度下降的问题,提出了一种基于模糊聚类的协作加权定位算法。使用模糊聚类算法将信标节点分成若干簇,在簇内用三边定位算法对未知节点进行定位,加快定位收敛速度;同时引入RSSI优化机制,通过给RSSI值求得一个加权系数,减小环境因素对本算法产生的影响。仿真结果表明,相比于三边定位算法和协作定位算法,提出的算法定位精确度分别提高了51.25%和20.05%,在定位精度方面更具优势,更适用于信标节点稀疏的应用场景。     

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。     

无线传感器网络定位算法的睡眠调度技术研究

无线传感器网络的DV-HOp定位算法是通过计算未知节点和锚节点的最小跳数,估算平均每跳的距离,并使用跳段距离代替实际距离来计算未知节点坐标。当节点规模变大、连通度过高时,该算法定位精度大大降低。根据DV-Hop算法的定位过程,考虑到节点位置的相对稳定,在DV-Hop的定位中应用ATR-CKN睡眠调度算法,让部分锚节点和已经定位的盲节点进入睡眠,从而降低节点规模和冗余定位信息,保证了节点低能耗下的精确定位。仿真结果表明,采用ATR-CKN睡眠调度算法的网络节点能量消耗大大降低,DV-Hop算法的定位精度也有提高。     

基于预测的无线传感器网络移动节点定位算法研究

移动节点定位作为无线传感器网络 (Wireless Sensor Networks, WSN) 定位技术中的难点,因其应用的特殊性和相对于静止节点定位的诸多优势而受到广泛关注。在MCL (Monte Carlo Localization) 定位算法的基础上,提出了一种基于预测的移动节点定位算法( Localization algorithm based on prediction for mobile nodes, MNLAP)。利用灰色预测模型,进一步缩小节点采样预测范围,引入暂态锚节点概念并将其用于协助真实锚节点对采样样本滤波,以达到辅助待定位节点更好定位的目的。仿真实验表明,算法有效缩短了定位时间,且定位精度比传统算法提高了约10%。     

浅析基于TOA／TDOA的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络中的关键技术,明确传感器节点位置才能实现对目标的定位和追踪。介绍了几种无线传感器网络的节点定位算法,并对基于信号到达时问定位算法（Time Of Arrival,TOA）和基于信号到达时间差定位算法（Time of Difference Of Arrival,TDOA）进行了详细分析,给出了基于两种算法的详尽测距、定位过程。     

针对电场积分方程的P-FFT和FG-FFT实系数算法(英文)

为了减少预修正快速傅立叶变换算法(P-FFT)或拟合格林函数快速傅立叶变换算法(FG-FFT)的稀疏系数矩阵所需的存储空间,通过改进系数方程的求解方法,获得实系数解.并将改进的求解方法与P-FFT和FG-FF相结合用于计算电场积分方程.所提方案将P-FFT/FG-FFT的稀疏系数矩阵的存储量降到自适应积分方法(AIM)/积分方程快速傅立叶变换算法(IE-FFT)相同水平的同时,未增加矩阵向量积所需FFT的次数,并保持原有算法的精度水平.此外,在每次迭代的时间耗费方面,新方案与AIM/IE-FFT相当.数值实验证实了新方案的上述优点.     

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.     

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。     

基于路径预测和自适应无线电射程的移动传感网络定位算法研究

针对坑道内的人员和设备定位,提出了一种适用于锚节点固定,未知节点自由移动的移动传感器网络定位算法。基于MonteCarlo算法,采用牛顿插值法对未知节点的运动路径进行预测,并确立其位置的预测模型,根据提出的一种自适应无线电射程计算方法对预测位置进行滤波。减小了无线电射程的不稳定性对预测结果的影响。仿真结果表明：与其它几种具有代表性的移动传感器网络定位算法相比,本算法定位精度更高、对锚节点密度的要求更低。     

基于周期果蝇算法的无线传感网覆盖优化

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是一种分布式传感网络,由大量可移动的微型传感器节点以自组织的方式组成,信息通过节点进行多跳传输.在无线传感器网络覆盖问题上,传统的节点部署策略会出现部署速度慢,覆盖范围小,服务质量差等问题.本文将提出一种改进的果蝇算法,实现网络覆盖的优化.果蝇算法具有很多优点,例如计算量较小,运行时间短,算法复杂度低,且寻优精度较高等.本文将果蝇算法与WSN覆盖模型相结合,可以快速实现节点布局优化,得到更高的网络覆盖率.通过仿真对比实验,可以看出改进果蝇算法的有效性和优越性,在寻优性能方面明显优于其它几种算法.     

蚁群算法的参数优化

分析了蚁群算法及其参数,找到了算法中蚂蚁个数与节点个数的关系,提出了两项参数改进方案--使用自适应调整q0参数和使用精英策略局部更新信息素,对蚁群算法进行优化.通过Matlab仿真试验分析,找出了参数的最佳取值范围,使得新的蚁群算法能以较快的速度找到较优的路径,提高了蚁群算法的效率.     

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络是一种能量、资源受限的网路系统,实现网络中节点能量使用均衡延长整个网络的生命周期是无线传感器网络路由设计的重要目标。本文在基本蚁群算法在无线传感器网络应用的基础之上提出了几点改进策略。将节点现有的能量水平作为计算转移概率的条件之一,使优秀路径上的节点在网络中存在的时间更长。将节点的位置信息作为计算转移概率的条件,通过将位置信息写入转移概率中,使节点在搜索路径时具有方向性。最后本文利用MATLAB工具对改进的策略进行了实验仿真,并将结果和原始的ACO算法进行比较分析,仿真结果显示改进策略在延长节点的生命周期,维持网络能量均衡方面比其他俩种算法具有一定的提升。     

基于ZigBee的图书检索导航系统研究

为了解决传统图书借阅形式带来的诸多不便,运用ZigBee技术构建了图书检索导航系统。将图书馆内放置无线定位节点作为参考节点,内置有ZigBee定位模块的手持终端作为盲节点,来构建一个ZigBee无线定位网络,在定位网络中计算出的盲节点坐标即为读者的位置。根据系统需求,从硬件和软件两方面设计了系统的各个模块,提出了一种改进的加权质心算法,用于手持终端的定位。通过Matlab对改进的加权质心算法进行了仿真实验,结果表明:改进的加权质心算法比质心算法、PDR-WCL算法精度更高,定位误差在1m以内。     

环境噪声的无线传感器网络定位方法

提出了一种基于传感器节点周围环境噪音的定位算法和一个概率生成模型,并说明了传感器节点定位问题同模型中的最大似然估计是等价的。对于仿真传感器节点和Crossbow MICAZ传感器节点都给出了实验结果。     

基于DV-HOP算法的提高定位精度研究

无线传感器网络在目标追踪、环境监测到空间探索等方面得到广泛应用,其关键支撑技术之一是节点定位.以经典的DV-HOP算法为研究对象,为突破算法本身的计算应用条件限制,在使用最小二乘原理得到位置信息时,采用异方差消除原理,在参考节点位置信息存在明显误差时,提高未知节点的定位精度.仿真实验结果表明:与原算法相比,改进算法能够降低累积误差带来影响,定位精度明显提高.     

BP算法的并行实现与设计

为了提高BP算法的学习效率,减少学习时间,采用共写共读(CRCw)规则实现BP算法的并行计算,并对现有的BP算法进行改进,修改动态因子,选择合适的隐藏层个数和修改输出误差函数.经过时间复杂度的分析可以在时间复杂度为O(N),花费为O(N~2)内完成BP计算.     

一种改进的基于粗集和Tabu搜索的属性约简算法

提出了一种改进的基于粗集和Tabu搜索的属性约简算法。首先利用粗集中的一般约简算法，确定开始进行Tabu搜索的属性个数；然后逐渐减少属性个数，利用。Tabu搜索搜寻含有较少属性个数的属性约简。在进行Tabu搜索时，利用任一属性约简必包含属性核来减少算法的计算时间和搜索空间。实例表明，改进后的算法既具有较高的算法效率，又能以较大的概率得到最小属性约简。     

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。