周期工作DC(Duty-Cycling)技术,即周期地开/关通信和感测能力,能够有效降低传感节点的活动时间,进而延长无线传感网络寿命。然而,此技术给数据融合提出了挑战。为此,提出免碰撞的数据融合树的时隙分配算法CF-DGSS(CollisionFree Data Ag...周期工作DC(Duty-Cycling)技术,即周期地开/关通信和感测能力,能够有效降低传感节点的活动时间,进而延长无线传感网络寿命。然而,此技术给数据融合提出了挑战。为此,提出免碰撞的数据融合树的时隙分配算法CF-DGSS(CollisionFree Data Aggregation Slots Scheduling Algorithm for Duty-Cycled Wireless Sensor Networks),进而解决基于DC的WSNs的数据融合时隙分配问题。为了解决碰撞问题,CF-DGSS算法给每个节点构建冲突集。每个节点在融合时隙分配过程中,保存自己的冲突集。在分配时隙时,传感节点应当确保与冲突集内节点的数据融合不干扰。仿真结果表明,与其他的分配算法相比,提出的CF-DGSS算法具有低的融合时延。展开更多
为提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的泰勒级数扩展的定位算法I-DV-HOP-R-TSE(improved DV-Hop ranging-based Taylor series expansion localization)。在测距阶段,计算跳数阈值,采用4种不同方式计算平均跳距,依据跳...为提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的泰勒级数扩展的定位算法I-DV-HOP-R-TSE(improved DV-Hop ranging-based Taylor series expansion localization)。在测距阶段,计算跳数阈值,采用4种不同方式计算平均跳距,依据跳数值择优选择平均跳距去估算距离,缩小测距误差;在定位阶段,利用泰勒级数扩展线性最小二乘法估计节点位置。仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,I-DV-HOP-R-TSE算法的归一化平均误差率下降了约14%-16%。展开更多
文摘为提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的泰勒级数扩展的定位算法I-DV-HOP-R-TSE(improved DV-Hop ranging-based Taylor series expansion localization)。在测距阶段,计算跳数阈值,采用4种不同方式计算平均跳距,依据跳数值择优选择平均跳距去估算距离,缩小测距误差;在定位阶段,利用泰勒级数扩展线性最小二乘法估计节点位置。仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,I-DV-HOP-R-TSE算法的归一化平均误差率下降了约14%-16%。