无线传感器网络节点定位算法的Matlab仿真 无线传感器网络节点定位算法的Matlab仿真 无线传感器网络节点定位算法的Matlab仿真 无线传感器网络节点定位算法的Matlab仿真

在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出了一种层次式混合概率包标记(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。该算法对无线传感器网络进行分簇,将每个簇看成一个大的"簇节点",整个网络由一些大的"簇节点"构成,每个"簇节点"内部又包含一定数量的传感器节点。在"簇节点"之间采用等概率包标记法,在"簇节点"内部采用基本概率包标记法。实验分析表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于BPPM算法,在节点计算与存储负担方面优于EPPM算法,是在资源约束条件下的一种整体优化。

对于DV-HOP节点定位算法定位的仿真，并观察锚节点数量对于定位误差的影响。

在基于粒子群优化的节点定位过程中，惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进：利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计，缩小粒子搜索范围；根据未知节点存在区域，对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明，改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高，是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。

无线传感器网络节点定位算法的研究与设计.pdf

随着Internet，无线传感器技术，云计算和移动Internet的集成发展，人们对物联网的研究和应用给予了很多关注。 无线传感器网络（WSN）是物联网中的重要信息技术之一。 它集成了多种技术，可以通过相互合作在网络环境中检测和收集信息，并使用多种方法来处理和分析数据，实现感知并执行测试。 本文主要研究无线传感器网络中传感器节点的定位算法。 首先，提出了一种多粒度区域划分方法来划分位置区域。 在基于范围的方法中，RSSI（接收信号强度指示器，RSSI）用于估计距离。 最佳RSSI值通过高斯拟合方法计算。 此外，Voronoi图的特征在于使用划分区域。 随机锚节点被视为每个区域的中心； 整个位置区域分为几个区域，相邻节点的子区域组合成三角形，而未知节点则锁定在最终区域中。 其次，使用多粒度区域划分和拉格朗日乘数法来计算最终坐标。 由于在实际应用中节点受多种因素的影响，设计了两种定位方法。 当未知节点位于定位单元内部时，我们使用矢量相似度方法。 此外，我们使用质心算法来计算未知节点的最终坐标。 当未知节点位于定位单元外部时，我们建立一个包含约束条件的拉格朗日方程，以计算第一个坐标。 此外，我们使用泰勒展开公式来校正未知节点的坐标。 此外，这种定位方法已经通过建立实际环境进行了验证。

安全技术-网络信息-无线传感器网络节点定位算法研究_.pdf

安全技术-网络信息-无线传感器网络节点定位算法研究诸燕平.pdf

无线传感器网络节点定位算法的Matlab仿真

基于时序蒙特卡洛的WSN节点定位算法