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针对传感器网络在军事领域的应用。本文提出一种适用于战场监视系统的三维无锚点自定位算法。该算法首先对布撒后的全网节点进行不基于地理信息的分簇算法,缩短了全网坐标建立的启动时间。当簇头节点能量将消耗尽时,再进行基于地理信息的分簇算法更新簇头节点。采用OFDM测距方法后,减小了节点间的测距误差。仿真实验表明,传感器网络鲁棒性较高,在区域为400m×400m×50m的三维空间内,随机放置200个节点,其平均定位误差为0.64%,满足战场传感器监视系统的要求。 相似文献
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针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。 相似文献
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针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。 相似文献
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WSN中基于虚拟锚节点的AD定位算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
确定事件发生的位置是无线传感器网络最基本的功能之一,对WSN应用的有效性起着关键性作用。提出了一种基于虚拟锚节点的主动分布式定位算法,该算法可以使待定位节点主动发送定位请求给虚拟锚节点,周期性地接收定位信标,并分布在各个节点上执行定位算法,从而得到节点的预估位置。实验表明,本算法可以有效地提高待定位节点的定位精度和减少残余待定位节点数量。 相似文献
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结合次声波的特点和性质,建立了适用于动态环境下的基于次声波和电磁波的非同步TDOA测距模型。同时,将精确的测距信息与历史位置信息结合起来,提出并推导了信标节点稀疏分布下的三维测距解析定位算法,并根据有限的定位时刻位置信息采用内插法恢复出节点随机运动轨迹图。仿真结果表明:该算法具有较好的鲁棒性,可实现分米级以下的定位精度。 相似文献
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次优扩展卡尔曼滤波的无线传感器网络定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《火力与指挥控制》2015,(10)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性. 相似文献
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针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。 相似文献
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移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。 相似文献
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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。 相似文献
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移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。 相似文献
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针对传统的无线传感器网络数据收集协议大多受制于发生在基站周围的热点问题,提出了一种使用移动基站的数据收集方法.将数据收集问题转化为支配集构造和旅行商问题,并提出了一种分布式的支配集构建算法,结合旅行商问题的近似算法生成基站的移动路线.仿真结果表明,所提出的方法减少了通信消耗,且能使负载均衡地分布. 相似文献