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1.
为提高无线传感器网络(WSN)节点定位精度,本文提出一种基于RSSI三边定位聚类改进算法。该算法基于RSSI向量在三边测量定位的结果中引入聚类优化算法,最后得到未知节点的定位结果。数据表明,该算法在无线传感器网络未知节点的定位中定位精度和定位误差都有改进。 相似文献
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目的 由于RSSI定位偏离实际值比较大,为提高无线传感器网络室内定位效果,提出改进RSSI算法。方法 混合高斯模型将观测数据分解为若干个表示正态分布的高斯概率密度函数,通过降低部分随机性干扰来增强定位的精确性。定位区域内划分若干个定位三角形,计算出每个三角形的RSSI值,再取平均值获得定位区域RSSI值。加权改进质心定位算法的修正权值不但和定位三角形的边长有关,而且还与角度有关,未知节点与信标节点较近,相应的三角形在定位结果中具有较大的决策权。结果 实验仿真显示算法的滤波性能更稳定,相比RSSIRMDT、ADERSSI、MRSSI算法归一化定位误差值较小,归一化定位误差随信标节点通信半径、信标节点数变化方面较优。结论 实现了对无线传感器室内精确定位。 相似文献
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提出了一种基于偏最小二乘的多跳定位算法(ML-PLS)。算法借助偏最小二乘对已知节点间的跳数与真实距离的建模,通过跳数、距离两者间的最大协方差共同推动节点位置的估计。ML-PLS算法对复杂部署环境具有较强的适应性,克服了传统算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明,ML-PLS算法定位精确度高且性能较稳定,并能适应不同网络环境。 相似文献
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针对传统DV-Hop算法直接选取最近1个信标节点的平均跳距作为定位参数,在获知3个或更多信标节点的欧氏距离时利用三边测量法对未知节点硬性定位,导致定位误差较大和覆盖率降低的问题,提出了1种基于三角重组位置修正的DV-Hop混合定位算法.仿真结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,改进算法无需附加额外特定硬件开销,有效地提高节点定位精度和覆盖率,充分证明其有效性、实用性和可行性. 相似文献
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《信阳农业高等专科学校学报》2019,(2):83-85
提出一种基于RSSI信号强度和信标节点位置相结合的室内定位算法,该算法首先分析信号强度(RSSI),根据RSSI值将RSSI分为敏感区和非敏感区,并将RSSI值作为特征点存储。然后对未知节点进行RSSI计算,通过利用信标节点对未知节点的修正,从而提高定位精度。 相似文献
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无线传感网络被越来越广泛地应用到农田智能灌溉系统中,但在实际应用中,无线信号的传输质量随着所处农田环境不同而不同。为了经济、合理、高效地部署无线传感节点网络,选取2.4 GHz工作频段的无线节点,对其接收信号强度及丢包率进行研究,明确其变化特征,给出合理的传输距离及天线架设高度,为无线传感网络的节点部署提供参考。 相似文献
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为解决应用无线传感器网络技术监测封闭式鸡舍环境信息时无法快速预测射频信号衰减的问题,基于灰色模型预测理论研究了鸡舍环境射频信号强度衰减与其影响因素间的关系。试验中选取433 MHz载波频率,分析了无线传感器节点射频信号受节点高度、鸡笼高度、通讯距离等因素作用下射频信号的衰减情况,建立和验证了基于灰色理论的射频信号衰减预测模型。运用所建立模型的预测值与实测值对比,最大预测误差绝对值为6.52 dBm,预测准确率为90.5%,所建灰色模型可以用来预测鸡舍环境射频信号强度衰减。 相似文献
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针对基于RSSI测距定位中偶然性测距误差和设备误差对定位结果影响较大这一问题,提出了一种误差离群去约束的优化方法。通过对三边定位结果使用K-means算法进行离群分析,得到对定位结果影响较大的几个锚节点,从而对数据进行处理。针对实际系统使用RSSI测距模块测得多组实验数据,并用Matlab软件进行仿真分析,将测距误差离群去约束模型与传统均值模型使用最小二乘法在不同距离下进行定位对比。仿真结果表明,当引入不同数量误差锚节点时,前者在定位精度方面均有0. 1～0. 2 m~2提升,同时算法也具有很好的鲁棒性。 相似文献
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提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求. 相似文献
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Joe-Air Jiang Chien-Hao Wang Min-Sheng Liao Xiang-Yao Zheng Jen-Hao Liu Cheng-Long Chuang Che-Lun Hung Chia-Pang Chen 《Precision Agriculture》2016,17(6):766-785
The orchid industry in Taiwan has established large-scale orchid greenhouses to achieve high-precision cultivation of orchids, especially for Phalaenopsis. The wireless sensor network (WSN) technology has been shown to be able to play an important and useful role for effectively acquiring environmental parameters in real-time. However, the mobile benches equipped with different sensors used in an orchid greenhouse create a problem of susceptible dynamic network topology. To meet the requirements of reliable data acquisition in the monitoring of orchid growth, a novel dynamic convergecast tree algorithm (DCTA) based on a tree-like topology was designed and implemented in the WSN-based monitoring system. The proposed WSN algorithm uses the information of the received signal strength indication and hop count to dynamically adjust the routing path of each sensor node. The proposed algorithm includes a flexible scheduling-based design for the medium access control protocol to guarantee higher transmission reliability of the sensor data. An extensive series of experiments, including tests in the lab and an orchid greenhouse, were conducted to examine the performance of the proposed DCTA. The experimental results show that the proposed algorithm can reliably collect environmental data; average successful data delivery rates up to 92.5 % of the entire tested networks with multiple mobile nodes in the greenhouse can be achieved. The WSN-based monitoring system equipped with the proposed DCTA provides environmental measurements with better spatio-temporal resolution to achieve precision cultivation management for orchids. 相似文献
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本文提出了一种基于超球粒计算的节点定位算法,超球粒计算一次扫描训练集即能完成训练过程,具有快速的训练特点,适合无线传感器网络的节点定位问题。首先,依据无线传感器节点的位置的相关参数信息,构建出多输入、多输出问题的训练集,其次,通过网格化方法划分定位区域,把原始训练集转化为多输入、单输出的分类问题的训练集,最后由超球粒计算算法完成扫描训练,从而得到有关参数,并估算未知节点的位置。实验仿真结果表明提出的算法取得较好的定位精度。 相似文献
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为了提高随机部署条件下无线传感器网络对目标监测区域覆盖质量,将目标区域划分为彼此相邻但互不重合的子区域,根据各子区域的期望覆盖质量,并利用改进的粒子群算法优化各子区域节点的分布密度;然后在节点间建立虚拟力场,利用虚拟力调整移动节点的部署位置.仿真实验结果表明,该方法能有效优化移动节点的部署,改善目标区域内节点的分布情况,提高无线传感器网络的覆盖服务质量. 相似文献
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针对声发射（acoustic emission,AE）信号在胶合木表面各向异性传播时的AE源定位问题,提出一种基于信号相似度小波重构与时差的表面AE源定位算法。首先,依据ASTM-E976标准通过铅芯折断在试件表面产生AE源,并采用NI高速采集设备构建基于LabVIEW的3通道AE信号采集平台,采样频率设定为500 kHz。其次,设计一种基于信号相似度的自适应小波重构算法,对原始信号进行降噪并重构AE信号波形。最后,依据试验结果拟合得到AE信号在胶合木表面360°范围内的传播速度公式,结合AE信号的传播规律设计AE源定位算法,并产生AE源以测试定位效果。结果表明,2组胶合木表面的AE源定位误差分别为5.2%、5.3%,基于信号相似度小波重构与时差的胶合木表面AE源定位算法能够有效地确定声发射源的位置。 相似文献
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水声传感器网络节点自定位技术是传感器网络在海洋环境监测应用的基础。针对质心算法在随机分布中定位精度较低的缺点,采用信标节点与未知节点之间的距离作为约束,并对该约束采用泰勒级数方式展开;由此建立相应的数学模型,通过遗传算法对该模型进行优化;此外,根据信号传播特点,采用的是等高线传输模型。仿真结果表明,该方法能够实现水声传感器网络未知节点的有效定位。 相似文献
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针对木材声发射（acoustic emission,AE）信号的随机特性,提出了一种基于奇异谱和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,依据ASTM标准通过折断铅芯的方式分别在樟子松和榉木试件表面产生AE源,并在顺纹理方向布置2个AE传感器,其中采样频率设置为500 kHz。然后,采用奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）算法提高AE信号的信噪比,再分别基于信号相关性和最大值分析2种方法计算AE信号在木材表面顺纹理方向的传播速度。最后,依据AE信号传播时差和计算速度,基于时差定位原理设计AE源定位算法。并针对SSA处理前后的AE信号,采用不同定位算法进行比较试验。结果表明,直接对原始AE信号采用基于信号相关性和最大值分析方法确定信号传播速度时,樟子松试件2个不同位置AE源的定位误差分别为51.8%、55.7%和75.7%、46.6%;榉木试件2个不同位置AE源的定位误差分别为52.0%、44.8%和37.7%、45.5%。而对于经SSA处理后的AE信号,樟子松试件相应的定位误差分别为5.1%、33.2%和2.6%、31.7%;榉木试件相应的定位误差分别为3.1%、54.9%和5.1%、22.9%。因此,对原始AE信号进行SSA降噪处理后,再基于信号相关性分析方法确定信号传播速度,能够显著提高木材表面AE源的定位精度。 相似文献
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为了提高水下无线传感器网络（Underwater Wireless Sensor Network,UWSN）的能量有效性,对节能路由策略进行研究.当给定源宿节点距离,通过多跳中继转发数据时,证明了一定存在能量最优的中继跳距.提出了一种节能的路由协议,节点通过适当的信息交换来获取邻居信息而不必知道全局信息,基于跨层设计的思想,在物理层根据反馈信息和最优跳距分配不同的功率级,在网络层寻找与理想路径临近的节点作为下一跳节点.仿真结果表明,该协议相对于FBR、VBF和DFR路由协议消耗更少的能量. 相似文献
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节点自定位技术是水下无线传感器网络应用的关键技术之一,较高的覆盖概率能够提高节点自定位的精度。节点定位精度受到很多因素的影响,本文通过采用感知概率模型模拟传感节点测量概率分布模型,再对覆盖概率较高的传感器节点进行定位误差迭代,最后采用遗传算法对定位误差进行优化。仿真结果表明,覆盖概率受感知半径和迭代次数影响,定位误差受信标节点密度影响,采用遗传算法的优化能够实现水下传感器节点的自定位精度。 相似文献
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针对木材断裂声发射（acoustic emission,AE）信号源定位问题,提出了一种基于小波谱白化与信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,为得到木材断裂时产生的AE信号,使用万能力学试验机进行三点弯曲加载试验,在试件表面相距固定距离的3个位置采集试件断裂时产生的AE信号,设置采样率为500 kHz。然后,为合理补偿AE信号在传播过程中损失的高频部分提升信号分辨率,提出一种小波谱白化算法。为降低噪声信号的影响,提出了一种自适应的小波重构算法。最后,通过信号相关性分析法,计算信号到达各传感器的传播时差,并采用基于时差直线定位算法进行AE源定位。结果表明,木材断裂过程中,AE信号通过木材表面和木材内部2种途径传播,由于传播介质不同造成不同的传播速度。使用原始、小波谱白化重构、自适应小波重构的3种AE信号进行AE源定位时,木材表面AE源的定位误差为11.3%、2.6%、3.7%,木材内部AE源的定位误差为10.7%、2.9%、4.5%。AE信号的重构算法直接影响基于时差的AE源定位算法精度,特别是使用小波谱白化法能够显著提升AE信号分辨率同时提升计算时差的准确性进而提升AE源定位精度。 相似文献