既有运营地铁线位新建道路设计方案研究

在城市化进程不断加速的背景下,城市交通需求不断增长,地铁作为一种快速、便捷的城市公共交通方式,受到了越来越多城市的青睐。然而,随着城市发展,原有地铁线路可能面临与新建道路、大楼基坑等工程交叉影响问题。以既有运营地铁线路为基础,探讨了新建道路设计方案,旨在确保地铁线路的运营安全的前提下提高道路建设效率和服务水平。

基于聚集共线度和节点连通度的无线传感器网络定位算法

为进一步提高无线传感器网络(WSN)的定位精度,对锚节点分布与网络定位精度之间的关系进行研究,提出一种新的基于"聚集-共线度"(DAC)和"节点度"(ND)的锚节点选择算法——DAC-ND。首先,通过实验分析得出锚节点在共线分布和集中分布时对定位精度影响较大;然后,经过对基于共线度的锚节点选择算法进行分析和比较,发现现有的基于最小角和最小高的两类锚节点共线度算法(DC-A和DC-H)均存在不足;最后,综合这两类算法的优势提出一种新的基于"聚集-共线度"的概念,并结合"节点度"提出DAC-ND锚节点选择算法。通过Matlab仿真实验得出,与锚节点随机选择算法相比,DAC-ND算法可大幅降低平均定位误差(54%~73%);与基于最小角和最小高的共线度选择算法等相比,采用DAC-ND算法平均定位误差可分别降低15%~23%和12%~23%。实验结果表明,DAC-ND算法相比DC-A和DC-H能够获得更高的定位精度,从而验证了DAC-ND算法的有效性。

WSNs目标跟踪中的节点组选择机制研究

目标定位与跟踪是无线传感网(Wireless Sensor Networks,WSNs)的重要应用之一。由于WSNs通信资源及节点能量均受限,在目标定位跟踪应用中,通常选取目标附近共线度较低的三个节点对当前目标进行定位。文章首先通过仿真实验发现当前共线度定义中存在的问题,然后综合考虑节点间的距离及节点组与目标之间的距离等因素,提出了一种简单有效的节点组选择机制来提高目标定位跟踪的准确度。仿真实验表明,所提出的节点组选择机制能适应测距噪声较大的WSNs环境。

结合共线性因素的无线传感器网络DV-Hop定位算法

无线传感器网络的锚节点近似位于同一条直线上时,构成共线性现象,造成定位数据失真和精度下降.针对大规模无线传感器网络的非测距定位,结合共线性因素提出了一种DV-Hop定位算法,引入Voronoi图将网络划分成若干区域,依据共线性进行锚节点组的选取和提纯.根据跳数阈值的限制,利用每块区域的锚节点信息和符合共线性原理条件的锚节点信息对未知节点进行定位.仿真实验表明,与传统的DV-Hop和共线性算法相比,所提算法能够提高节点定位精度、减少定位误差;对于分布不均匀的网络,能够实现高精度节点定位,并适用于较复杂的环境.

基于超声波四元阵测距的无锚节点定位算法研究

无锚节点定位算法无需预先部署锚节点,且不受网络部署规模和部署环境的限制,因此正成为无线传感器网络节点自身定位的一个重要研究方向。引入锚节点定位算法中共线度的概念,提出一种基于超声波四元阵测距的无锚节点定位算法,并进行超声波四元阵测距实验。以该测距实验取得的测距误差为依据,在OMNeT++平台下对定位算法进行仿真。仿真结果表明,引入共线度对于提高无锚节点定位算法的定位精度具有明显的效果。

一种基于DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点的自身定位问题,提出一种基于分布式协作的DV-Hop改进算法。在距离计算的基础上,采用最大似然估计方法选取共线度较低的参考点作为锚节点。综合考虑所有锚节点,以可信度为准则,通过加权平均计算每一个未知节点的平均跳距。计算未知节点的定位误差,将误差低于预设阈值的未知节点转化为锚节点,扩大定位范围。仿真结果表明,在初始锚节点数和通信半径相同的情况下,该算法的定位误差比DVHop算法减少约20%,尤其当节点密度较小时,其定位误差可稳定在40%以下。当节点通信半径超过10m时,该算法的剩余节点比例可降低约30%。

长江西路快速路交通分析与总体方案设计

城市快速路系统是城市道路交通的主动脉,通过提供连续、快速、大容量的交通通道,为城市中、长距离交通服务。明确长江西路快速路在规划路网中的功能定位和服务对象,论证主要技术标准和建设规模,提出全线总体布置方案。重点对长江西路周边路网交通、轨交共线段的敷设形式、立交节点和匝道的布设方案等进行了论述。

RSSI模型参数动态修正的协作定位算法

提出一种结合接收信号强度指示(RSSI)模型参数动态修正和协作定位的RSSI改进算法.首先,利用高斯滤波对RSSI值进行优化,根据锚节点间的距离和RSSI值动态修正RSSI模型参数;然后,利用共线度有效阈值选取适合定位的锚节点组,由加权三边定位法得到节点坐标;最后,引入协作定位,利用锚节点置换策略自适应地选取已定位节点进行升级,升级节点作为锚节点参与协作定位.实验结果表明:在相同的环境下,RSSI改进算法较其他算法能有效降低测距误差,提高未知节点的定位精度.