摘要:

随着开发海洋资源热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展,水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点.水下定位技术是水下传感器网络关键性支撑技术.为了对水下定位技术进行深入研究,采用分类总结的方法对目前已有的水下定位技术按类别进行了阐述,比较了它们的优缺点,讨论了这些技术适用的应用场景.最后对水下定位的发展趋势做出了展望.

摘要:

定位算法是无线传感器网络的重要支撑技术,现有定位算法大多假设网络中的节点是完全可信的,然而这种假设通常不可能实现,尤其在战场环境中,无线传感器网络经常因受到攻击而导致网络定位不准确或系统崩溃.除此之外,与其他网络相同,无线传感器网络也存在着多径问题.针对以上问题,提出了一种适用于有遮蔽的战场环境下的分布式传感器网络的多可利用节点加权网格扫描安全定位(MANWS)算法.该算法首先对网络中的锚节点的安全性做出判定,从而去除由于网络攻击或者多径问题引出的恶意节点,然后利用加权的网格扫描算法对未知节点进行定位.因而,算法可以有效地解决网络中的安全和多径问题.仿真结果表明:不论在网络安全还是受到攻击时,算法的定位误差都远远小于经典的分布式网络DLE( distributed location estimation)算法.

摘要:

定位是无线传感器网络中最重要的功能之一.通过利用一个移动信标节点(装备GPS或提前设定了移动路线)来帮助各个未知节点进行自身定位.信标节点周期性的发送自己位置信息给周围的未知节点,未知节点通过非测距技术估计自身位置.信标节点的移动路径在文中也进行了探讨.仿真结果说明了本文方法的有效性.

摘要:

随着开发海洋资源热潮的兴起和陆地无线传感器网络研究的迅速发展,水下无线传感器网络的研究已经成为新的研究热点.水下定位技术是水下传感器网络关键性支撑技术.为了对水下定位技术进行深入研究,采用分类总结的方法对目前已有的水下定位技术按类别进行了阐述,比较了它们的优缺点,讨论了这些技术适用的应用场景.最后对水下定位的发展趋势做出了展望.

摘要:

无线传感器网络(WSN)作为一种全新的信息处理平台,在各种应用领域有着广阔的应用前景,而网络自身定位技术是这些应用的基本支撑技术.首先,简要介绍了流形学习算法的基本概念和WSN节点自身定位模型,提出了一种基于流形学习算法的迭代MDS定位算法(IMDS).该算法中节点应用MDS技术从节点自身及其邻居节点的距离关系提取2维空间上的局部映射(map),并计算邻居节点在局部映射上的相对坐标,通过对局部映射的拼接可以获得网络的全局相对映射,再根据参考节点的坐标来对参考节点进行坐标匹配,从而通过平移,旋转以及镜像等几何方法来估计未知节点的绝对坐标.仿真试验表明,采用IMDS算法定位误差比dwMDS要降低大约15%,运算速度提高大约20%.