二次栅格扫描与三角形质心迭代的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上提出一种改进的二次栅格扫描定位算法,再利用三角形质心迭代法进一步提升定位精度。首先通过比较未知节点的所有邻居锚节点到该未知节点的信号强度,找到最近邻居锚节点,利用最近邻居锚节点对可再定位的未知节点所在的估计区域进行二次栅格扫描,再利用PIT法则对定位区域进一步缩减,最后对质心三角形质心进行迭代计算得到最终定位点。仿真结果表明,在相同的网络环境下,与传统算法相比,改进算法明显提高了平均相对定位精度。

二次栅格扫描与锚节点递减栅格扫描的定位算法

为了提高无线传感器网络的定位精度,在Grid-Scan算法的基础上作进一步的改进。首先利用二次栅格扫描确定初始定位点,并产生缩小的定位区域;在该缩小区域内,将邻居锚节点与初始定位点间的距离转换为理论信号强度值,再对比邻居锚节点实际接收未知节点的信号强度,对邻居锚节点进行有条件递减,得到递减锚节点栅格扫描法则,最终确定未知节点的估计位置。通过仿真实验的对比,改良后的定位算法在一定程度上提高了定位精度。

基于爬虫策略的二次栅格扫描定位算法

为了提高二次栅格扫描算法的精度,该文提出利用爬虫策略来去除网络中的边缘节点以及价值不高的锚节点,以此来提高定位算法精度。由于二次栅格扫描算法是通过各节点接收RSSI值的平均值参与计算,所以RSSI值的精确性直接决定算法的精准度。又因为现实环境复杂,使得RSSI值与距离之间的换算关系不对应,进一步导致定位精度的下降。为此提出的爬虫策略一方面能够解决边缘节点参与计算带来的误差,另一方面可以通过抛弃低价值锚节点来补偿环境因素带来的影响。实验结果表明,在相同网络环境下,与传统算法相比,改进的定位算法明显提高了系统的整体精度。

修正RSSI值的二次栅格扫描与三角形质心定位算法

为了使无线传感器网络定位精度更加精确。二次栅格扫描与质心迭代算法虽然精度高,但在判断可再定位性的时候,由于RSSI受环境因素影响较大,所以在寻找未知节点最近锚节点的时候会出现误差,而该误差对后续的二次定位会产生非常大的影响。为此提出了基于修正RSSI值的二次栅格与三角形迭代定位算法(RSSTG-TCLLA)。在最近锚节点选择的时候,通过渐消因子卡尔曼滤波对RSSI值进行修正,然后基于修正的RSSI值求出最近锚节点进行二次栅格扫描,最后通过质心定位算法进行最终定位。实验结果表明,在相同网络环境下,与传统算法相比,改进的定位算法明显提高了系统的整体精度。