改进的无线传感器网络三边质心定位算法

节点定位是无线传感器网络的关键技术之一,它可以使观察者迅速找到数据源的坐标位置.基于接收信号强度指示(RSSI)的三边质心定位技术由于算法简单、成本低、无需太多锚节点而被广泛使用.但传统的三边质心定位技术容易受到周围环境、障碍物、信号噪声等影响,导致算法误差较大,定位精度不够.本文提出了改进的三边定位算法,通过模糊C均值聚类方法对锚节点向未知节点发射的RSSI信号进行聚类,消除小概率大干扰的噪声信号,根据相对准确的RSSI值计算未知节点和锚节点的距离,然后通过参考点加权质心定位算法寻找参考点对未知节点进行精确定位.仿真结果表明,改进后的算法减小了RSSI测距误差,提高了无线传感器网络的节点定位精度.

基于RSSI的弦相交加权质心定位算法

无线传感器网络中节点定位是其重要技术,其中基于测距的RSSI定位技术具有成本低、易实现等优点。为解决传统三边质心算法在确定相交区域顶点时存在一定缺陷导致误差较大的问题,提出弦相交-加权质心定位算法。该算法采用分组、分步式定位方式。首先通过弦相交法进行初步定位,将有效节点三三分组,组内各圆公共弦所在直线交点作为本组的定位结果;再采用加权质心算法将初步定位中各组结果进行二次精确定位,得到最终信号源预测位置。在平均边长近似20 m的不规则五边形区域进行仿真验证,信号源随机分布于15 m×15 m的正方形内,结果显示相较于加权三边质心算法,所换算法平均误差减少了2.028 m,定位精度提升了61.14%,具有良好效果。

一种质心算法改进的室内定位技术

质心算法是进行室内定位研究的经典算法之一。通过分析对数正态阴影衰落模型中的信道参数与距离误差之间的关系,给出了如何选择室内环境参数的方法。另外,通过对经典的质心算法进行改进,提出了三边质心-最速下降法,用于估计接收端的位置信息。最后,通过实验比较了本文算法和传统算法的定位误差。实验结果表明,本文算法能提高定位精度,比传统的算法更准确地位置估计。

煤矿井下基于RSSI校正测距的WSN节点定位算法

针对煤矿井下人员及设备定位监控严重不足的情况,提出了基于RSSI校正测距的WSN节点定位技术。模拟井下环境,使用协议分析仪Packed Sniffer嗅探节点接收RSSI值,以确定环境参数;采用高斯理论模型过滤RSSI值,利用对数-正态分布理论模型计算距离;最后应用改进的三边质心定位算法求得未知节点坐标。RSSI校正测距定位与CC2431定位引擎定位的误差对比表明,文中所提算法的定位性能较好。该研究为井下无线传感器网络定位系统的设计提供了参考依据。