无线传感器网络中四面体三维质心定位算法

在研究普通三维质心定位算法和APIT-3D定位算法的基础上,提出了一种新无线传感器网络定位算法,即四面体三维质心定位算法。为降低计算复杂度,该算法用三维质心迭代算法代替了APIT-3D定位算法中的网格扫描算法,并在节点分布不均匀和低连通度的情况下,使用RSSI均值加权质心定位算法以提高节点覆盖率。仿真实验表明:该算法在无线传感器网络连通度低或节点分布不均匀时能获得较好的定位精度和定位覆盖率,并且与APIT-3D定位算法相比有效降低了计算复杂度。

无线传感网络分段线性融合定位算法

为实现对移动节点精确定位,提出一种基于APIT-3D的移动节点定位模型和算法,综合3D-DVHop跳段距离和RSSI测距技术,在计算内测点与最近椎面距离基础上,利用与椎体成形体积判断内测点位置,有效避免“In-To-Out”和“Out-To-In”两类错误产生。在确定椎体重叠区域后,通过最小二乘法结合空间分段线性融合方式计算节点位置。仿真实验证明,该分段线性融合定位算法对移动节点定位在百分之25th,50th和75th定位偏差值分别为1.81 m,2.45 m和3.32 m,并能判断运动趋势,追踪移动目标,描述运动轨迹。该算法为无线传感网络定位提供了算法借鉴和创新。

基于四面体质心迭代的三维APIT定位算法研究

针对三维无线传感器网络中APIT定位算法覆盖效率低的问题,提出一种基于四面体质心迭代的APIT定位算法TCI-APIT(Tetrahedron-Centroid-Iteration Based APIT)。该算法对包含未知节点的四面体进行质心迭代求解,减少了网格扫描法的计算量。同时该算法将已经定位的未知节点晋升为锚节点,对网络中的稀疏节点进行重新定位。仿真结果表明:改进后的算法相比于原有APIT定位算法,实现了稀疏节点定位,覆盖率增大12%左右。

无线传感器网络三维APIT网格化算法

针对无线传感器网络中APIT算法只能在二维平面范围内应用的限制,提出了3D-GPIT算法,通过在最佳三角形内点测试算法的基础上进行三维空间的延拓,依靠基于四面体测试的方法获得未知节点估算区域的优选集,再利用三维网格方法优化计算。在100 m×100 m×100 m空间区域内,通过逐次改变给定参数进行定位仿真。结果显示在三维空间定位有着通信开销低、精度较高的优势。

融合多跳机制的三维加权APIT定位算法

针对三维近似三角形内点测试定位算法(3D-APIT)中存在的边缘效应、四面体内点测试带来的误判问题,引入多跳机制,提出融合多跳机制的三维加权APIT(Approximate Point-In-triangulation Test)定位算法(3D-MHWC-APIT)。以未知节点一跳范围内的锚节点为圆心、通信半径为半径做锚球,并将锚球分别向XOY、YOZ、XOZ平面投影,通过投影区域的质心坐标算术平均定位未知节点。在求投影区域的质心坐标时,考虑不同信号强度的邻近锚节点对其定位的贡献程度不同,赋予一定权值,以消除两种误判。仿真实验结果表明,锚节点数不小于4情况,3D-MHWC-APIT算法定位误差低于3D-APIT算法。