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1.
移动节点定位作为无线传感器网络 (Wireless Sensor Networks, WSN) 定位技术中的难点,因其应用的特殊性和相对于静止节点定位的诸多优势而受到广泛关注。在MCL (Monte Carlo Localization) 定位算法的基础上,提出了一种基于预测的移动节点定位算法( Localization algorithm based on prediction for mobile nodes, MNLAP)。利用灰色预测模型,进一步缩小节点采样预测范围,引入暂态锚节点概念并将其用于协助真实锚节点对采样样本滤波,以达到辅助待定位节点更好定位的目的。仿真实验表明,算法有效缩短了定位时间,且定位精度比传统算法提高了约10%。 相似文献
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赵森严 《黄山高等专科学校学报》2013,(5):13-16
在无线传感器网络中,节点定位技术尤为重要.针对无线传感器定位精度问题,提出了一种新颖的基于RSSI的质心定位算法.在该算法中,前期采用RSSI测距技术得到未知节点与各个锚节点的距离,利用三角形内点测试法优选出合适的锚节点,初步确定未知节点的定位空间;后期利用已知的样本点把定位空间划分为若干较小的区域,使未知节点所在的定位空间不断地被缩小;最后采用带权重的质心算法计算坐标.仿真结果表明,该算法比传统的RSSI定位算法具有更好的定位精度,即使在锚节点比例较低时,也能得到较高的定位精度,适合在无线传感器网络中应用. 相似文献
3.
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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
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9.
针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。 相似文献
10.
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