基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法 WR-Centroid。该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心。依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标。仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高。

基于RSSI的无线传感器网络修正加权质心定位算法

提出了一种基于接收信号指示强度(RSSI)的修正加权质心定位算法,它区别于以往的加权质心定位算法,在该算法中采用测试距离倒数之和代替距离和的倒数作为权重,同时提出了修正系数的概念,避免了信息淹没现象,提高了定位精度。仿真结果表明,本文算法定位精度较之前的加权质心定位算法有了明显提高,最高可达17.83%。

基于RSSI的加权质心定位算法的实现

提出了一种基于RSSI的加权质心定位算法,即将RSSI方法和质心定位算法相结合,用信标节点对未知节点不同的RSSI值来确定加权因子,以提高质心算法的定位精度。加权质心定位算法计算简单,只需较少的通信开销和较低的实现复杂度,这在能量有限的网络节点中是非常重要的。

一种基于PIT的无线传感器网络质心定位算法

定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一。本文在研究距离无关(Range-free)质心定位算法的基础上,指出了其在信标节点分布不均匀的情况下存在的缺陷,并结合三角形测试原理(PIT)提出了一种新的定位算法,即CBPIT算法。此算法不需要额外添加硬件,且容易实现。MATLAB环境下仿真结果显示,CBPIT算法在信标节点随机分布的情况下能明显提高定位精度,在信标节点密度为33%、网络连通度为12时,本文算法在定位精度上能比质心算法提高约10%。

基于粒子群优化的改进加权质心定位算法

针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。

基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。基于RSSI的定位技术是现阶段研究的热点,为解决RSSI测量方法定位误差较大的问题,提出一种将RSSI测量方法与三角形质心算法相结合的新型定位算法,该算法用三角形质心算法减小RSSI的测量误差。仿真表明该算法比基于RSSI的三边测量法定位算法的定位精度有较大提高。

基于Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法

为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度。在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明:Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差。

无线传感器网络质心定位算法的OPNET仿真实现

在研究无线传感器网路节点定位技术的过程中,针对搭建硬件实验平台不易实现的问题,使用OPNETMODELER对节点定位技术进行仿真建模.在分析无线传感器网络特点的基础上,合理选择无线链路的管道阶段,构建接近真实的无线网络环境,给出了仿真模型,精确刻画了质心定位算法在网络节点定位中的具体应用过程.结果表明,通过建立节点、进程、链路、协议模型和模拟网络流量传输,可以获得可靠的网络设计和优化所需要的网络性能数据.

基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法。首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小。

基于TDOA的无线传感器网络四面体质心定位算法研究

在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。针对部署在二维空间的无线传感器网络质心定位算法性能问题,结合TDOA测距模型,引入定位近点的概念,并推广到三维空间,提出一种改进的四面体质心定位算法ICLA。并从不同节点密度、不同锚节点密度以及不同通信半径等方面比较两种算法的性能。仿真实验结果表明,改进之后的ICLA定位算法在定位误差和定位精度方面达到了更好的效果。

一种基于RSSI校正的加权质心定位算法

节点自定位技术一直是无线传感器网络中的关键技术,而基于接收信号强度指示(RSSI)的定位技术则是目前的研究热点。在对传统的加权三角形质心定位算法分析的基础上,提出了一种改进的定位算法。在测距阶段,将信标节点之间的距离和信号强度同时作为参考来校正RSSI值;在定位阶段,对传统加权三角形质心定位算法的权值进行修正。通过仿真证明改进算法比传统算法的定位精度有明显提高。

一种DBSCAN聚类点密度的加权质心定位算法

加权质心定位算法是无线传感器网络中最常用的定位算法,为了进一步提高其定位精度,本文将聚类算法引入到无线传感器网络定位中,提出了一种具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)聚类点密度的加权质心定位算法。该算法根据共线度理论选择参数,构建定位三角形的集合。选择集合中定位效果较好的一部分三角形对未知节点进行定位,并对所得的初始定位结果进行DBSCAN聚类。在排除误差较大的定位坐标后,将聚类后每个簇的核心点个数视为权值,采用加权质心定位算法得到未知节点的最终定位位置。仿真结果表明:该算法与传统加权质心定位算法相比,平均定位误差减小80%以上,有效提高了无线传感器网络定位精度。

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法(WCLA)对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法(IWCLA-SAN)。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化(PSO)的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明:该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。

WSN中的质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络(WSN)中的关键技术之一。通过对质心定位算法的分析,提出了一种改进的质心算法(CSA)——以距离未知节点最近的锚节点为基准找出差异性最大的估计点,采用三角质心和多边质心计算估计点坐标提高定位精度。通过MATLAB仿真表明算法是有效可行的。

无线传感器网络加权质心定位算法研究

针对距离权重的改进质心定位精度受所选反演模型影响,并且正确距离反演模型不容易确定的问题,提出了采用接收信号强度的改进质心定位算法,可将接收信号强度(RSS)作为质心定位算法的权重,直接将权重代入到质心定位算法从而估算出未知节点坐标,取消了距离反演过程,避免了反演误差的引入,提高了算法的定位精度、鲁棒性和实用性,同时还降低了计算复杂度。通过MATLAB平台进行仿真分析得出,改进算法定位性能优于距离权重的改进质心定位算法,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值。

基于优化RSSI精度的WSN加权质心定位算法

为消弱接收信号强度指示误差对无线传感器网络节点定位精度的影响,提出基于优化接收信号强度指示测距精度的加权质心定位算法。该算法根据接收信号强度指示(RSSI)和链路质量指示(LQI)在不同距离段的衰落曲线起伏的波动状况,采用分段测距的方法优化RSSI的测距精度,接着将优化后的距离值作为加权质心算法的权值因子对节点进行定位,进而提高定位精度。实验结果验证了该优化算法的有效性。

无线传感器网络中基于锚节点功率调节的加权质心定位算法

提出了一种基于锚节点功率调节的加权质心定位算法,通过锚节点的功率调节确定各个锚节点对于未知节点的影响力因子,并将其作为权重计算未知节点的位置,体现了不同锚节点为未知节点位置计算结果的影响.仿真表明,该算法减小了节点的平均定位误差,是一种适合于无线传感器网络的定位方法.

基于线性回归的无线传感器网络加权质心定位算法

在建立定位算法求解数学模型和定位性能的基础上,提出一种基于线性回归的加权质心定位算法。该算法首先利用节点之间的跳数对质心定位算法进行加权处理、中心化处理,然后利用线性回归的数学模型对节点进行校正,最后对校正位置进行修正。通过Matlab程序仿真,与原始质心算法相比,改进算法的平均定位误差下降了50%以上,并且在信标节点密度较低的情况下,可使节点定位比率提高至接近1。

无线传感器网络质心定位算法研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。质心定位算法完全依赖于锚节点的密度大小及分布情况,锚节点的密度较小且随机分布,所以质心定位算法的定位精度比较低。为了提高节点定位的精度,提出了一种改进的无线传感器网络质心定位算法。在质心定位算法中引入接收信号强度(RSSI)信息,利用RSSI计算节点间点到点的信号强度,并把信息强度值转换成距离值,取倒数作为质心算法权重值,通过质心定位算法对未知节点坐标进行计算,得到节点的具体位置。通过仿真对算法进行测试与分析,仿真结果表明,算法定位的误差减小,提高了节点定位精度,是一种有效的定位算法,为网络设计提供了依据。

基于RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.