基于深度优先多径参数估计的NLOS定位增强算法

为了提高非视距(NLOS)环境中的毫米波系统定位精度,基于分布式压缩感知理论,提出一种深度优先的多路径参数估计算法。通过估计出来的多径参数来识别NLOS路径,增强了定位性能。首先,使用深度优先算法来减少非必要的路径搜索,获得更加准确的多径参数。其次,采用反向定位距离残差的方法进行NLOS多径识别。然后,对NLOS路径中的散射体进行匹配,估计出散射体的位置并将其视为虚拟锚节点。结合基站与虚拟锚节点的信息实现定位增强。最后,对所提算法的定位性能进行了仿真,与距离加权最小二乘(LS)算法和最大鉴别变换(MDT)算法相比,所提算法的性能分别提升了17%和8%。

面向巷道环境的稀疏锚节点UWB定位方法

井下巷道人员及设备定位是智慧矿山的重要功能,UWB定位系统依赖定位区域提前部署的大量锚节点,存在部署成本高的问题;针对上述问题,提出了巷道环境稀疏锚节点定位方法,以降低定位系统的部署成本;结合巷道特殊环境,设计了两点定位法获得标签节点的位置信息;设计了锚节点上安装双测距模块的锚节点的方法,获得两条不同的测距信息,提高了节点定位速率;提出了设置虚拟锚节点方法,将已定位的标签节点升级为虚拟锚节点,增加锚节点的密度,提高定位精度;最后的结果表明:该方法能够有效地降低锚节点的数量,减少人工部署的成本,提高节点的定位率。

WSN中一种基于虚拟锚节点的VA-RSSI定位算法

针对无线传感器网络中传统RSSI定位算法精度较低的缺陷,提出一种设定RSSI有效阀值的VA-RSSI(virtual anchor RSSI)定位算法。该算法将定位后的盲节点升级为虚拟锚节点,提出虚拟锚节点信任度的概念与计算公式。采用虚拟锚节点信任度作为权值,由加权最小二乘法计算节点坐标。仿真实验表明,在相同网络环境下,该算法能有效降低测距误差,提高定位精度。

避免非视距影响的蒙特卡罗移动节点定位方法

为避免引入移动传感器网络中受到非视距影响的信息,提出了基于节点一跳邻居的广播信息进行定位的算法,采用信息洪泛的方式来提高节点的利用效率.在采样阶段,将已定位节点作为虚拟锚节点,并优化已定位节点邻居的采样箱,提高在低锚节点密度下的定位精度;在滤波阶段,利用连通性理论和未知节点的位置信息改进滤波条件,提高节点的采样效率;利用虚拟锚节点一跳信息逐层实现网络所有节点的定位.仿真结果表明,无论有无障碍物,该算法与传统算法相比,定位精度均得到提高,尤其在低锚节点密度的网络中具有较好的定位效果.

基于虚拟静态锚节点的加权质心定位算法

加权质心定位算法的实施需要布置较多的锚节点,较大的硬件成本限制了该算法在实际中的应用。本文结合余弦定理,利用原有的少量锚节点定位信息构造出虚拟静态锚节点VSAN(Virtual Static Anchor Node)参与定位,降低了该定位算法所需的硬件成本;此外,对加权质心算法进行数学推导和分析,从导数的角度阐述了权重系数和RSSI测距对加权质心算法的影响作用。仿真结果表明,基于VSAN的加权质心算法所需布置锚节点较少、定位精度较高;并通过实际环境下测试,验证了算法的有效性和可行性。

Grid-Scan定位算法的虚拟锚节点策略改进

针对无线传感器网络中Grid-Scan算法定位精度较低的问题,提出了一种基于虚拟锚节点策略的Grid-Scan定位算法。具体做了三个方面的工作:对未知节点设置可定位阈值,邻居锚节点数大于可定位阈值的未知节点使用Grid-Scan算法进行定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;邻居锚节点数小于可定位阈值的未知节点利用极大似然法完成定位,定位后的节点升级为虚拟锚节点;锚节点及虚拟锚节点共同参与对剩余未知节点的定位。仿真结果表明,改进算法在不同锚节点密度、不同通信半径和不同栅格大小的网络中以及通过不规则传播模型后都具有较好的定位精度。

一种非测距节点定位算法

提出了一种较完善的基于非测距的无线传感网节点定位算法。算法中首先通过引入权重改进未知节点的平均跳距的计算方法;然后引入虚拟锚节点去提高网络覆盖率,接着引入共线性阈值NCD和跳数阈值THD选择合适锚节点组进行位置估计,最后通过质心算法得出最终的位置坐标。仿真结果表明:新算法在不需要任何额外硬件支持的条件下能提供更精确的位置估计,且具有良好的覆盖特性。

基于加权虚拟力模型的锚节点移动策略的研究

针对现有无线传感器网络(WSN)锚节点移动策略不能有效避免遍历网络空洞区域时引起的移动路径过长、定位精度低等缺点,提出一种基于改进虚拟力模型的无线传感器网络锚节点移动策略。将未知节点的邻居节点数量及其到邻居节点的距离作为自身的密集权重属性,利用未知节点的密集度作为权值来改进传统的虚拟力模型。同时考虑测距误差ε的大小,利用三边测量法分析锚节点的最优分布情况、方向选择、移动步长、回退策略。使用未知节点收到的虚拟信标数量与其到锚节点的距离计算未知节点到锚节点的虚拟力,根据所受虚拟力的大小进行方向选择并进行移动。仿真实验表明,该策略可使锚节点根据未知节点分布的具体情况进行移动,有较高的定位精度,适应性强,成功缩短了锚节点的移动路径,降低了虚拟信标的数量,同时还能够有效避免锚节点进入网络空洞区域,减少了共线虚拟信标节点的数量。

虚拟分层三维空间节点模糊信息定位方法

为了有效提高三维空间中无线传感器网络节点定位算法的效率,提出了一种基于虚拟分层的节点模糊信息定位方法(Nodes’Fuzzy Information Localization algorithm on Virtual Stratification,NFIL-VS),该方法在定位前对网络实现虚拟分层,分层后测量各平面上节点之间的方向角和俯仰角等模糊信息实现节点定位。每一轮定位结束后,判断并更新无效锚节点的位置。网络中的节点被定位后充当二级锚节点辅助定位其他节点。通过实验仿真,与SNLSFAMC算法和MANLFI算法相比,提出的NFIL-VS算法提高了节点定位精度,降低了网络能耗。

基于蜂窝网格锚点的虚拟力导向节点部署算法

为满足覆盖需求,提出了一种基于蜂窝网格锚点的虚拟力导向节点再部署覆盖增强算法;算法基于传感器节点覆盖圆盘与其邻居节点覆盖圆盘的交点构成正六边形蜂窝时,有效覆盖面积最大理论,设置对随机部署的节点虚拟引力锚点作为虚拟力导向移动的目标,建立锚点对节点的虚拟引力,建立节点之间虚拟斥力来避免节点移动中的碰撞问题;完成随机播撒的节点在虚拟力的作用下的再部署,提高覆盖率,保证覆盖质量;Matlab R2012a仿真实验中,随机部署不同数量的节点,网络覆盖率均较快达到95%以上,满足覆盖需求。

无线传感器网络的三边定位改进算法

在研究三边定位法的基础上,提出了一种借助虚拟锚节点定位方法.首先根据未知节点与其周围定位的锚节点之间的几何约束关系,确定该未知节点可能出现的区域位置;其次,根据节点之间的几何约束,确定出虚拟锚节点的坐标范围,最后,在已经划定的可能区域内,采用最小二乘法寻求虚拟锚节点与未知节点之间距离差的最小值,以该数值对应的坐标值作为所定位的未知节点的坐标值.仿真结果表明,虚拟锚节点能够有效实现未知节点的定位,并用最小二乘法改进了未知节点的定位效果.

基于虚拟节点的BP无线传感器网络定位算法

无线传感器网络中节点的准确定位是网络应用的支撑技术之一。针对网络中锚节点比例因素,提出了基于BP神经网络的次锚节点的定位算法,虚拟地增加网络中用于定位的锚节点的个数,并提出了引入虚拟节点的方法寻求较佳的次锚节点,从而提高了定位精度。该方法不依赖于节点间的距离,并利用了神经网络的并行性,因而算法简便快速,硬件结构实现简单。仿真结果证明了利用虚拟节点确定次锚节点的有效性,同时表明BP神经网络定位算法和次锚节点的引入可大大提高网络未知节点的定位精度,减少无线传感器网络的成本。

引入虚拟节点的无线传感器网络ELM定位算法

基于大部分距离无关算法能以改善锚节点比例提高无线传感器网络定位精度,提出了一种引入虚拟节点的无线传感器网络极限学习机(ELM)定位算法。通过引入的虚拟节点,寻找合适的未知节点升级为次锚节点,以增加锚节点比例,提高了定位精度。将ELM应用于节点定位,有效提高了定位的速度和精度,并因其强大的泛化性能,为无线传感器网络节点定位提供了新的思路。仿真结果表明:引入ELM定位算法和虚拟节点,有效提高了定位精度。

基于虚拟力的单个移动锚节点无线传感器网络定位算法

提出一种基于单个移动锚节点的定位算法,该算法采用网格中心作为虚拟节点,与锚节点产生虚拟力,锚节点的状态受节点间虚拟力影响。锚节点的初始状态变量随机生成,在虚拟力的作用下,锚节点移动到新的位置。为有效避免发生锚节点移动的终止移动和局部死循环,在锚节点更新自身状态变量时,采用卡尔曼滤波,结合虚拟力的控制量和前一刻的状态量,形成锚节点的当前状态量。最后,分别在未知节点全定位和移动锚节点能量受限的条件下,进行了定位精度、节点能量损耗以及网络覆盖率的仿真,仿真结果表明:该定位算法有效地避免了发生锚节点移动的终止和局部死循环,同时,很大程度上提高了节点的定位精度,且网络能量消耗很低。

基于无线传感器离散网络模型的Bounding Box定位算法研究

Bounding Box算法是一种典型的基于离散网络模型的无线传感器网络节点定位算法。针对Bounding Box算法定位误差大、覆盖率低的缺点,提出一种采用虚拟锚节点策略的改进定位算法。首先未知节点利用其通信范围内的锚节点进行定位;其次,已定位的节点根据升级策略有选择性的升级为虚拟锚节点;最后,无法定位的节点利用虚拟锚节点实现定位。另外,在离散网络模型的基础上,通过建立双半径网络节点模型从而进一步约束了未知节点的位置。理论分析及仿真结果均表明,该算法在显著提高定位覆盖率的同时,有效地提高了定位精度。

一种无线传感器网络节点自定位新算法

节点自定位是无线传感器网络应用的关键。质心算法是基于距离无关的定位技术,但其定位精度不高。本文提出一种虚拟锚节点定位算法,具体方法是在不增加锚节点密度的情况下,首先根据未知节点与其周围定位的锚节点之间的几何约束关系,确定该未知节点的可能出现的区域位置;其次,根据节点之间的几何约束,确定出虚拟锚节点的坐标范围,最后,在已经划定的可能区域内,采用最小二乘法寻求虚拟锚节点与未知节点之间距离差的最小值,以该数值对应的坐标值作为所定位的未知节点的坐标值。仿真结果表明,采用虚拟锚节点算法能够实现未知节点的定位,并能有效提高定位精度。

基于三维虚拟视觉的室内设计平台研究

现有的室内设计平台只能根据景观所处位置绘制室内设计平面图像。在现有研究基础上,根据室内景观所处位置,生成真实、立体图像,设计基于三维虚拟视觉的室内设计平台。通过分析三维虚拟视角下,室内设计平台结构、室内定位算法,完成室内设计需求分析;通过完善室内设计平台交互功能、设计平台锚节点和驱动程序,完成基于三维虚拟视觉的室内设计平台搭建。模拟平台使用环境设计对比实验,结果表明,应用基于三维虚拟视觉的室内设计平台,能绘制室内设计平面图像和立体图像,且图像中室内景观所处位置更符合实际需求。

采用虚拟锚节点的高精度VAD-Hop定位算法

针对DV-Hop(Distance Vector Hop)定位算法对锚节点密度存在依赖性和定位精度有限的问题,做了3个方面的工作:采用虚拟锚节点解决了锚节点密度低的无线传感器网络节点定位问题;通过信号强度的等级判断对跳数进行细分并设置跳数阈值;通过最小二乘法准则矫正了锚节点的平均每跳距离,在此基础上提出VAD-Hop(Virtual Anchor on DV-Hop)算法。仿真实验验证了该算法相对于经典DV-Hop算法提高了定位精度。

基于三维传感器网络的覆盖算法的研究

该文用MATLAB软件模拟三维传感区域,随机均匀放置传感器节点并拟合移动目标点的路径,使目标运动到任何位置时都能有效地被锚节点覆盖,为了提高目标的覆盖效率,从实际应用出发,设计了一种优化后的虚拟力算法,对网络中的每个节点引入排斥力、引力、边界约束力3种力的形式,使密集的节点分散均匀,同时引入节点间距离的阈值、边界节点与边界距离的阈值来实现对感兴趣区域的最大覆盖,并用仿真验证算法有效性。

基于虚拟锚节点的序列定位算法研究

为解决无线传感器网络中现有序列定位算法存在的定位精度差、复杂度较高等问题,本文提出一种基于虚拟锚节点的序列定位算法。该算法根据未知节点与已有锚节点、虚拟锚节点(锚节点间连线的中点)间的RSSI值建立定位序列来获取未知节点的位置。仿真结果表明,基于虚拟锚节点的序列定位算法比原有算法在定位精度上有较大提高,且降低了算法的硬件代价和时间代价。