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1.
针对无线节点能够根据接收信号强度估算其到锚节点间距离这一特性,设计了基于RSSI的均值定位和条件概率定位两种无线传感器网络目标定位算法。这两种算法均能够不同程度地实现未知节点的定位。在Matlab7.0环境下对上述算法进行仿真实验,结果证明在同等条件下,条件概率定位算法较均值定位算法具有稳定性好、平均误差小、定位精度高等优点,是一种较好的目标定位算法。 相似文献
2.
无线传感器网络的DV-HOp定位算法是通过计算未知节点和锚节点的最小跳数,估算平均每跳的距离,并使用跳段距离代替实际距离来计算未知节点坐标。当节点规模变大、连通度过高时,该算法定位精度大大降低。根据DV-Hop算法的定位过程,考虑到节点位置的相对稳定,在DV-Hop的定位中应用ATR-CKN睡眠调度算法,让部分锚节点和已经定位的盲节点进入睡眠,从而降低节点规模和冗余定位信息,保证了节点低能耗下的精确定位。仿真结果表明,采用ATR-CKN睡眠调度算法的网络节点能量消耗大大降低,DV-Hop算法的定位精度也有提高。 相似文献
3.
对无线传感器网络定位中常用的质心算法进行了改进。改进算法将盲节点接收到的RSSI数据转换为距离,并将距离作为锚节点权值,从而估计出盲节点的坐标位置。仿真结果表明,改进算法提高了定位精度,降低了定位误差,且没有增添系统通信负担及计算量。 相似文献
4.
无线传感器网络在目标追踪、环境监测到空间探索等方面得到广泛应用,其关键支撑技术之一是节点定位.以经典的DV-HOP算法为研究对象,为突破算法本身的计算应用条件限制,在使用最小二乘原理得到位置信息时,采用异方差消除原理,在参考节点位置信息存在明显误差时,提高未知节点的定位精度.仿真实验结果表明:与原算法相比,改进算法能够降低累积误差带来影响,定位精度明显提高. 相似文献
5.
为提高传感器节点自定位精度,满足不同网络规模应用的需要,提出了合成蒙特卡罗定位算法.算法采用混合采样箱方法提高采样成功率,在锚节点密度较低时,先利用多跳锚节点方法收集锚节点信息,然后再运用采样箱方法计算未知节点位置,解决了采样速度慢和锚节点密度低时的应用受限问题.仿真实验结果表明,此算法可以不受锚节点密度限制,且提高了定位精度,具有自适应性和实用性. 相似文献
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7.
传统DV-Hop定位算法中,在估算未知节点与锚节点的距离时,只采用距离其最近的一个锚节点的平均每跳距离,因而存在较大的定位误差.为了解决该问题,本文在传统DV-Hop算法基础上,同时考虑多个锚节点的平均每跳距离,根据每个锚节点的平均每跳距离误差以及跳数对未知节点的平均每跳距离进行加权处理,使其更接近实际值,未知节点与锚节点之间的估算距离更加准确,从而减少定位误差.仿真实验证明,在相同的网络环境下,改进算法定位精度明显高于传统DV-Hop定位算法. 相似文献
8.
王璐 《重庆第二师范学院学报》2012,25(3):16-19,35
针对坑道内的人员和设备定位,提出了一种适用于锚节点固定,未知节点自由移动的移动传感器网络定位算法。基于MonteCarlo算法,采用牛顿插值法对未知节点的运动路径进行预测,并确立其位置的预测模型,根据提出的一种自适应无线电射程计算方法对预测位置进行滤波。减小了无线电射程的不稳定性对预测结果的影响。仿真结果表明：与其它几种具有代表性的移动传感器网络定位算法相比,本算法定位精度更高、对锚节点密度的要求更低。 相似文献
9.
为了提高传统质心定位算法定位精度,采用RSSI算法对其进行改进.改进的质心算法首先由未知节点与其临近的三个信标节点所传来的功率强度,推导出未知节点分别与三个信标节点之间的欧氏间距.然后画三个以信标节点作为圆心、间距为半径的圆,产生三个交点,然后利用三边质心法来完成定位.经过MATLAB仿真,结果表明：改进后的加权质心定位算法的定位精度相比较于传统质心定位算法而言有所提升. 相似文献
10.
张永建 《安徽技术师范学院学报》2013,(6):75-78
节点定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一,目前主要有两种定位算法,基于距离的定位算法和非基于距离的定位算法.考虑到两种算法在三维空间的优缺点,提出了一种基于RSSI测距的修正算法,并优选信标节点,最后通过最小二乘法进行定位.仿真结果表明：本算法比传统的RSSI算法精度更高. 相似文献
11.
针对我国煤炭行业生产安全管理现状,将无线射频识别技术应用于煤矿井下,进行人员的精确定位,是解决煤矿安全问题的方法之一,也将全面提升煤矿信息化管理水平。 相似文献
12.
The follow-up application of underwater wireless sensor network is influenced by accuracy of self-localization of nodes. The self-localization of nodes is discussed in this paper. First of all, nodes of underwater wireless sensor network are classified into several levels according to the accuracy of position of nodes and the levels are from the first to the fifth in accordance with accuracy of nodes from high to low respectively. Secondly, the level of anchor nodes can be known by those unknown nodes from the information given by the anchor nodes themselves, At the same time the unknown nodes are able to be located in the area controlled by the first level of anchor nodes that are as the aggregation. Then the positioning algorithm is designed correspondingly in accordance with the accuracy level of nodes. Finally, the positioning algorithm is simulated and analyzed. The result shows that the unknown nodes can be located effectively by hierarchical control. 相似文献
13.
无线传感器网络中节点的位置信息非常重要,目前通用的定位算法不适合恶劣环境;路由算法的设计直接影响到系统的能量消耗。在此提出一种基于测距的节点定位方案,并构建基于睡眠机制、最小成本路径的节能路由算法,通过理论分析和仿真实验,证明该算法具有较高的节能性,能提高网络的整体性能。 相似文献
14.
传感器定位技术作为无线传感器网络的重要课题之一,为实现目标实时定位,提出一种基于核岭回归与卡尔曼滤波的定位算法。该算法在离线阶段使用核岭回归算法（KRR）对无线位置指纹数据库进行训练,从而得到一个可反映信号强度指标（RSSI）与位置坐标之间映射关系的函数|在线阶段先利用离线阶段得到的函数对目标进行粗定位,再结合卡尔曼滤波（KF）方法对目标进行精确定位。实验结果表明,在真实室内办公环境下,相比 KNN 算法与核函数（Kernel）算法,该算法能实现更好的定位精度,平均定位误差为 1.898 3m。 相似文献
15.
在移动无线传感器网络中,传感器节点可能由于自身移动、能量损失、物理损坏、错误和故障等因素的影响,从而出现覆盖漏洞的情况,继而导致网络覆盖效率低下。本文就此设计了一个新的移动无线传感器网络覆盖算法,基于分簇的方式,而且能够实时监测网络中出现的覆盖漏洞,并迅速进行修复。仿真结果表明,对于移动无线传感器网络,该算法不仅能够实现所期望的覆盖均匀度,还能够增加覆盖面积,提高网络覆盖率,而且性能要优于VFA。 相似文献
16.
Distributed localization algorithm for wireless sensor network based on multidimensional scaling and the shortest path distance correction 总被引：1，自引：0，他引：1
Sensor localization is crucial for the configuration and applications of wireless sensor network (WSN). A novel distributed
localization algorithm, MDS-DC was proposed for wireless sensor network based on multidimensional scaling (MDS) and the shortest
path distance correction. In MDS-DC, several local positioning regions with reasonable distribution were firstly constructed
by an adaptive search algorithm, which ensures the mergence between the local relative maps of the adjacent local position
regions and can reduce the number of common nodes in the network. Then, based on the relationships between the estimated distances
and actual distances of anchors, the distance estimation vectors of sensors around anchors were corrected in each local positioning
region. During the computations of the local relative coordinates, an iterative process, which is the combination of classical
MDS algorithm and SMACOF algorithm, was applied. Finally, the global relative positions or absolute positions of sensors were
obtained through merging the relative maps of all local positioning regions. Simulation results show that MDS-DC has better
performances in positioning precision, energy efficiency and robustness to range error, which can meet the requirements of
applications for sensor localization in WSN. 相似文献