基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法

针对典型声学传感器构成的WSN(Wireless Sensor Network,无线传感器网络),提出了一种基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法,通过移动代理采集当前时刻最优探测结果的节点数据集合,利用三边定位法对目标位置进行估计,根据卡尔曼滤波估计目标下一时刻位置和节点剩余能量条件,确定移动代理后续迁移节点。仿真结果表明提出的算法能够有效对WSN中目标进行跟踪,且误差较小。     

基于网格划分的无线传感器网络多重覆盖算法

为了延长无线传感器网络的工作周期,在满足网络覆盖性能的前提下,可利用调度算法让一部分节点进入休眠以节省能量。提出了一种基于网格划分的无线传感器网络多重覆盖算法,新算法包括冗余节点判断和节点调度两部分。将节点覆盖区域划分为多个网格,通过判断各个网格是否满足覆盖要求,进而判断节点是否冗余。新算法给出了边界冗余节点判据,在调度过程中能够克服边界效应的影响,同时通过冗余节点能量比较,避免了休眠冲突和覆盖盲区的产生。仿真结果表明,与传统的CPNSS算法相比,新算法对冗余节点的判断更为准确,在网络工作集和平均覆盖度两项性能评价指标上均优于传统调度算法,且对网络节点数量增加造成的影响不敏感,能够有效地减少网络冗余,起到了提升网络性能的效果。     

基于多蚁群的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络的快速发展,对于其路由协议有了更高的要求,关键是在节省能耗的情况下提高数据传输效率.提出了一种基于多蚁群无线传感器网络路由算法,采用多种群并行搜索,并在种群中采用基于目标函数值得启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径,利用蚁群的分布式特点,通过有限寿命蚂蚁的协作在源节点与目的节点之间的运动获取主路径和备选路径,然后根据节点信息适时更新路由表.仿真结果显示MACRA降低了能耗,延长了网络寿命.     

分布式二进制传感器网络目标定位研究*

着重研究了分布式二进制传感器网络中对单目标定位的两个关键环节:传感器节点的协作和目标位置估计.在节点协作方面,提出了一种简单协作方法,这种协作方式仅要求节点在检测到目标进入或目标离开其探测区域时发送消息,通信量非常小;在目标位置估计方面,提出了一种基于m-网格的定位算法,该算法不同于质心定位法,综合考虑了探测到和未探测到目标的节点的位置信息对定位的贡献.仿真结果表明,在都使用简单协作方法的条件下,基于m-网格的定位算法在定位精度上优于质心定位法.     

基于改进自适应聚类的无线传感器目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪中跟踪精度与传感器节能问题进行研究,提出基于预测的簇头自适应聚类算法,该算法采用动态聚类算法,通过考虑传感器节点剩余能量、节点到汇聚的距离和节点到运动目标的距离3个参数,最大限度地减少簇头与基站间的远程通信,节约网络能量,延长网络寿命,降低目标漏失概率,加入预测机制,采用线性预测的方法预测跟踪...     

基于入侵杂草算法的水下目标TDOA定位方法

针对水下传感器网络中定位精度不高的问题,提出了一种基于入侵杂草算法的水下目标定位方法.利用入侵杂草优化算法,以定位误差为目标函数,优化设计未知节点的位置初值;利用初值和距离干扰参数估计粗略解,并引入目标定位误差来构造新的定位方程;根据加权最小二乘算法求解获得未知节点的精确解.通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能.仿真结果表明,提出的优化定位方法可得到更好的定位精度.     

二进制无线传感器网络目标定位解析算法初步研究

针对二进制传感器网络目标定位跟踪问题,提出一种利用传感器位置信息和目标穿过传感器探测区域的时间信息进行解算的解析算法,并对该算法进行了仿真验证。仿真结果表明,相对于目前最常用的线性拟和算法,该算法具有对目标经过的传感器数量要求低、解算精度高等优点。     

一种声纳浮标无线传感器网络中的目标定位方法

对声纳浮标无线传感器网络进行了介绍;针对声纳浮标无线传感器网络中对目标的定位问题,提出了质心法和Bounding Box法两种解决方法,并给出了计算模型及坐标变换公式;质心法和Bounding Box法,原理简单,计算量小,符合无线传感器网络硬件资源有限、电源能量有限的特点;对质心法和Bounding Box法进行了仿真模拟,结果表明了这两种方法的定位效果受网络中节点探测半径的影响,Bounding Box的定位效果优于质心法.     

次优扩展卡尔曼滤波的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点在定位过程中,由于积累的节点测距误差和定位算法引入的误差会对定位的精度产生较大影响。为此在节点测距过程中,利用卡尔曼滤波算法线性最优的特点,提出了一种适用于无线传感器网络节点定位的次优扩展卡尔曼滤波算法模型。首先在评估坐标的过程中利用卡尔曼滤波的节点自适应调度方法,其次,将上述改进的过程引入到三角定位算法中,最后将引入前后的系统性能进行比较。通过仿真实验表明,该算法提高了测距和网络节点定位的精确度及模型的自适应性,并且减少了计算量和系统的功耗。     

采用贪婪启发式的异构WSNs部分覆盖算法

异构无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的多数监测应用要求监测区域被部分覆盖。因此,对异构WSNs的部分覆盖问题进行研究。提出基于贪婪启发式的部分覆盖算法(Greedy Heuristic-based Partial Coverage,GHPC)。先对异构WSNs的部分覆盖问题进行定义和形式化表述,再利用贪婪启发式算法求解。GHPC算法选择具有最大覆盖贡献的节点加入覆盖集,进而满足覆盖要求。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的GHPC算法能够在满足覆盖要求的同时,降低活动节点数。     

基于深度神经网络的无线覆盖预测算法*

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数，需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测来判断天线参数的优劣，虽然精度很高但需要大量的计算资源，无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测，以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明，该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量，为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

深度神经网络指导下的无线覆盖预测算法

为保证新一代移动无线网络能够根据实时覆盖情况动态地调节小区天线参数,需要实现高效且准确的无线覆盖预测。传统的求解方法通过精确的场强预测判断天线参数的优劣,虽然精度很高但需要大量的计算资源,无法满足5G和后5G移动网络通过实时覆盖预测进行射频参数动态调整的实际需求。现采用基于深度神经网络的算法对给定天线参数的覆盖效果进行预测,以取代对目标区域的精确场强预测。数值结果表明:该方法能够在保持计算准确性的同时显著减少计算量,为5G动态网络规划提供基础性参考数据。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络移动目标跟踪算法

针对传感器网络中跟踪目标需要大量的节点协同工作,还需要实时处理和传输大量数据,提出一种基于扩展卡尔曼滤波的有向传感器网络目标跟踪算法(EK-MTDC),重点研究了传感器网络中的扇区数量对节点间数据传输与目标跟踪精度的影响,根据对目标状态的分析,通过压缩参与监测的节点个数,选择激活网络中节点相交区域内的节点对跟踪目标进行监测。仿真结果表明,该算法能在不降低跟踪效果的前提下,降低网络能耗,延长其使用寿命。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。     

基于动态流能量高效的无线传感网路由算法

针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。     

基于多元高斯概率分布的无线局域网定位方法研究

针对无线局域网环境及室内目标定位需求,研究了基于接收信号强度指示的定位技术,提出了一种基于多元高斯概率分布的信号强度模式匹配方法,讨论了定位系统框架。试验结果表明,该方法具有较好的室内定位效果。     

A new energy efficient management approach for wireless sensor networks in target tracking

This paper mainly studied the problem of energy conserving in wireless sensor networks for target tracking in defensing combats. Firstly, the structures of wireless sensor nodes and networks were illustrated; Secondly, the analysis of existing energy consuming in the sensing layer and its calculation method were provided to build the energy conserving objective function; What's more, the other two indicators in target tracking, including target detection probability and tracking accuracy, were combined to be regarded as the constraints of the energy conserving objective function. Fourthly, the three energy conserving approaches, containing optimizing the management scheme, prolonging the time interval between two adjacent observations, and transmitting the observations selectively, were introduced; In addition, the improved lion algorithm combined with the Logistic chaos sequence was proposed to obtain sensor management schemes. Finally, simulations had been made to prove the effectiveness of the proposed methods and algorithm.     

一种用于GAF协议的优化邻居表算法

GAF协议是一种基于地理信息的无线传感器网络路由协议,由于采用多跳传输,将导致热区的产生。提出了一种优化邻居表算法,可以有效辨识GAF虚拟网格内的节点密度,从而选择密度大的网格通行,以均衡热区能耗,延长网络寿命。仿真结果验证了该算法的可行性。