移动WSNs中基于跳数矢量的节点定位算法

针对节点定位精度以及安全性,提出跳数矢量的节点定位算法(Hop Vector-based Node Localization Al-gorithm,HVLA).通过控制包的交互,获取跳数信息.然后,锚节点依据跳数信息构建跳数矢量,再利用质心定位算法估计未知节点的位置.同时,利用未知节点反馈控制包的响应时间,丢弃一些发布虚假数据的节点,进而实现定位数据的安全性.仿真结果表明,相比于同类算法,HVLA算法的平均定位误差得到有效控制,并且平均定位时延下降了约30.22％,剩余能量率也提升了13.33％.     

基于混合优化算法的单分量磁性定位方法

为解决现有磁定位方法的定位精度较大程度上依赖于定位参数初始值估计精度的问题,提出了基于混合优化算法的单分量磁定位方法.首先利用舰船垂向磁场的衰减特性构造了相关系数函数,该函数与测量面上磁场的拟合误差函数共同组成了一种新的多目标规划函数,然后将微分进化算法与方向加速法相结合形成了混合优化算法,再利用该算法通过多目标规划函数确定最优的定位参数解.实验证明,对于未安装定位系统的半合作舰船,该定位方法利用磁传感器所测目标的垂向磁场,能较准确地确定舰船相对于磁传感器的位置,定位结果稳定可靠,定位精度较高.     

融合初值校准与二阶逼近的单星测频定位算法

为减小单星测频定位的误差,提出一种融合初值校准与二阶逼近的单星测频定位算法。该算法在卫星接收信号多普勒频移为零的时间点,通过测距获得卫星到定位目标的距离信息,利用距离信息修正轨道平面与定位目标的几何关系,为初值的选取提供校准手段;将校准的初值代入含二阶级数的定位方程泰勒展开式,通过较少次数的迭代得到定位目标的真实位置,从而降低定位的算法复杂度,提高定位精度。仿真结果表明,所提出的算法与多普勒单星定位算法相比,迭代次数和定位误差大幅度减小,其实现简单、计算量少、误差小,在单星定位研究领域具有较高的理论价值和实用价值。     

基于交会角的多站交叉定位融合算法及误差仿真

交叉定位是一种利用多站角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,利用双站即可完成对目标的三维定位,但此时的误差分布特性和定位精度较差。在多站系统中,可以利用目标的冗余信息进行数据融合,以改善雷达交叉定位系统中交叉定位误差分布特性和定位精度,提出了基于交会角的多站交叉定位融合算法,仿真结果给出了融合前后的定位误差分布图。与以往的方法相比,此方法计算量小,实时性较好。     

无线传感器网络DV—Hop定位算法的研究与改进

为了改善DV—Hop算法对节点的定位精度和提高覆盖率，对DV—Hop定位算法中未知节点到锚节点间距离计算方法进行了改进，提出了一种新的距离计算方法，并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿真结果表明了改进算法的有效性。     

无线传感器网络DV-Hop节点定位改进算法

针对无线传感器网络中距离无关类节点定位算法定位误差较大的问题,提出了一种改进型DV-Hop节点定位算法。通过设置待定位节点到信标节点间的最小跳数门限,降低了定位累积误差;改进了平均每跳距离估计方法,并利用信标节点测量的位置误差作为修正值,对每跳距离的估计值进行修正;待定位节点仅选取与之较近的信标节点计算位置,降低了距离误差。仿真结果显示,在信标节点比例和网络节点总数相同的条件下,改进算法性能明显优于DV-Hop算法。     

多站多目标交叉定位技术

交叉定位是一种利用多站角度信息进行解算获得目标距离信息的方法,利用双站即可完成对目标的三维定位.但在多站多目标情况下,该方法存在虚假定位问题,且此时的误差分布特性和定位精度较差.提出一种基于最小距离门限判决的多雷达站多目标交叉定位假点剔除算法,并利用目标的冗余信息进行数据融合,以改善雷达交叉定位系统中交叉定位误差分布特...     

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.     

空地协同反干扰目标交叉定位融合算法

传统双站交叉定位精度较高,但在基线及其延长线无法定位且在基线附近定位误差迅速增大;预警机测高交叉定位可实现全空域定位,但定位精度不高.针对这两种定位方法的优缺点,提出了基于传统交叉定位和预警机测高交叉定位的距离解算加权融合算法,并进行了仿真分析比较,证实了算法的有效性.     

基于改进RSS测距的拉格朗日优化定位算法

为了降低基于接收信号强度(Received signal strength Index,RSS)测距误差对节点定位的影响,解决基于RSS测距定位误差较大的问题,提出了基于优化RSS测距的平方最小平方定位算法(Square-least Square localization algorithm based on improved RSS,SLS-I-RSS)。SLS-I-RSS算法先通过多组锚节点间的距离和接收功率作为参考,降低基于RSS测距误差,然后再建立定位优化问题,并将定位优化问题转成规则化信任区域子问题,最后,再利用拉格朗日优化算法求解优化问题。实验结果表明,提出的SLS-I-RSS算法能够有效地降低定位误差,比传统的基于RSS定位算法减少了约12%～20%,但算法复杂度略有增加。