基于动态簇的无线传感器网络加权质心跟踪算法

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无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现

无线传感器网络中的分簇路由算法研究与实现摘要：无线传感器网络是由大量分布在监测区域内的低功耗传感器节点组成的，这些节点能够自组织地协同工作，实现环境感知和数据采集的任务。

由于节点具有有限的能量和计算资源，设计高效的路由算法是无线传感器网络中的一个重要挑战。

本文主要对无线传感器网络中的分簇路由算法进行了研究与实现，着重探讨了分簇算法的基本原理、优缺点以及在实际应用中的性能。

关键词：无线传感器网络，分簇路由算法，自组织，能量效率。

1. 引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由大量的低功耗、小型、分布式的传感器节点组成的无线网络，能够实时监测、收集和处理环境中的各种信息。

WSN在环境监测、农业、医疗、交通等领域具有广泛的应用前景。

然而，由于节点具有有限的能量和计算资源，设计高效的路由算法成为无线传感器网络中的一个重要问题。

2. 分簇路由算法基本原理分簇路由算法是无线传感器网络中一种常见的路由机制，它将网络中的节点分成多个簇（cluster），每个簇中有一个簇头（cluster head）负责与其他簇头进行通信，并将数据传输到基站。

分簇路由算法的基本原理如下：（1）簇头选举：节点根据自身的一些参数（如能量、距离等）来竞选成为簇头。

通常情况下，具有充足能量和较高的剩余能量的节点更容易被选为簇头。

（2）簇内通信：簇头负责接收簇内其他节点的数据，并将其聚合后发送给其他簇头。

簇内节点之间的通信通常采用近距离的无线通信方式，以减少能量消耗和网络拥塞。

（3）簇间通信：簇头之间进行远距离通信，将聚合后的数据传输到基站。

簇头之间的通信通常采用更高功率和更远距离的无线通信方式。

3. 分簇路由算法的优缺点分簇路由算法具有如下优点：（1）降低能量消耗：通过节点之间的局部通信，分簇路由算法能够减少每个节点的长距离通信次数，从而降低能量消耗。

（2）提高网络生命周期：通过平衡簇头的负载以及合理分配簇头节点，分簇路由算法能够延长网络的生命周期。

基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法

引言无线传感器网络是面向事件的监测网络，对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。

实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一，也是提供监测事件位置信息的前提，所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用。

在无线传感器网络中，按节点位置估测机制，根据定位过程中是否测量节点间的实际距离或角度，可分为基于距离(Range—based)的定位算法和距离无关(Range—free)的定位算法。

前者需要测量节点间的实际距离；后者是利用节点间的估计距离来计算末知节点的位置。

在基于距离的定位算法中，测量节点间距离或方位时采用的方法有TOA(Time of Arrival)，TDOA(Time Difference of Arrival)，RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)和AOA(Angle of Arri—val)。

距离无关的算法主要有质心算法、DV—hop算法等。

相比之下，基于距离的定位算法测量精度较高，距离无关的定位算法对硬件要求较低。

比较各种基于距离的测距算法，TOA需要精确的时钟同步，TDOA需要节点配备超声波收发装置，AOA需要有天线阵列或麦克风阵列，这三种算法对硬件要求较高。

RSSI技术主要是用RF信号，而节点本身就具有无线通信能力，故其是一种低功耗、廉价的测距技术。

接收信号强度指示RSSI的定位方法，是在已知发射节点的发射信号强度，根据接收节点收到的信号强度，计算出信号的传播损耗，再利用理论和经验模型将传输损耗转化为距离，最后计算节点的位置。

因为理论和经验模型的估测性质，故而RSSI具有较大定位误差。

基于RSSI技术，提出一种将RSSI测量方法与三角形质心算法相结合的新型定位算法，该算法用三角形质心算法减小RSSI的测量误差。

仿真表明，该算法基于RSSI的三边测量法定位算法相比，极大提高了定位精度。

无线传感器网络修正权值网格质心法目标定位算法

权值网格质心定位法的优越性。
关键词：无线传感器网络；普通网格质心定位算法；修正权值网格质心定位算法
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）８０２－４００－８（０１０－１７０９－－
一
１１修正权值网格质心定位法的模型．不同于传统质心定位法，不是对这些探测到目标的节点位置用质心法得出的结果作为对目标位置的估计，因为这样太粗略，定位精度差。它采用缩小目标存在位置区域来提高定位精度，而为了方便计算，区域就取矩形。然后此将该矩形区域均匀划分个网格（，Ｍ＝Ｗ为自然数）选，出满足下述要求的网格点，再计算出这些被选出的网格中心点坐标，以它们坐标均值作为目标位置的估计。挑选条
随着半导体技术、系统技术、微通信技术、计算机技术的飞速发展，Ｏ世纪９２０年代末，无线传感器网络（ｉｌｓｗｒｅｓｅ
ｓｎｏｅｗｒｓＷＳｓ技术相继被一些国际重要机构预测ｅｓｒｔｏｋ，Ｎ）ｎ
／
件是：这些网格中有部分网格是在邻居节点里面的不能探
测目标的节点内部，据所有网格与这些不能探测目标的根
邻居节点的距离ｄ如果ｄ，＜Ｒ，则就将这些小网格剔除。如
图１所示，如果节点３检测到目标进入，搜索邻居节点状态表发现只有节点１和２也探测到目标，而节点４未探测到

基于RSSI差分修正的加权质心定位算法

Ｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｈｓａｇｒｔｍａｅｔｒｌｃｌａｉｎｐｒｒｎｃｈｎｃａｓｃｇｒｈｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｔｉｌｏｈｈｓｂｔｏａｉｔｅｆｍａｅｔａｌｓｉａａｏｉｍ．ｏｓｉｅｚｏｏｌｌｔ
量和加权质心算法计算节点位置的算法。该算法无需额外
节点定位技术在无线传感器网络（Ｎ）除了用ＷＳｓ中，
增加硬件。仿真表明：文提出的算法能适应建筑群类的本工作，具有较高的定位精度且没有显著增加运算量。
１算法模型
来报告事件发生的地点之外，还可用于目标跟踪、辅助路由
摘
要：为了抑制接收信号强度指示（ＳＩ误差对无线传感器网络节点定位精度的影响，ＲＳ）从消除ＲＳ误ＳＩ
差的角度，出了一种基于对ＲＳ距离值差分修正的加权质心定位算法。该算法计算简单，提ＳＩ无需硬件扩
展，仿真结果表明：该算法比传统算法有更好的定位性能。关键词：无线传感器网络；接收信号强度指示；差分修正；加权质心算法
达时间差（ｉｉｅｎｅｏａｉａ，ＤＡ）Ｊ到达角度（ｎｔｄｒｃｆｒｖｌｏ、ｍｅｆｅｒＴａ。
中环境影响造成的信号衰减与理论或经验模型不符造成实
际建模的复杂性。
ｅｏａｉａ，ｏ、ｆｒｖｌＡＡ）接收信号强度指示（ＳＩＩ等。一ｒＲＳ）ｓ］般来说这类算法具有较高的定位精度，对节点硬件要求但

基于APIT的无线传感器网络质心算法研究

（东石油化工学院计算机与电子信息学院。东茂名５５０）广广２００摘要：为了解决基于无线传感器网络的高速公路检测系统中由于信标节点分布不均且稀疏导致的定位
误差，结合近似三角形内点测试（ＰＴ算法提出了一种新的定位算法，证未知节点在所选择信标节点ＡＩ）保组成的三角形内。算法不需额外添加硬件，容易实现。Ｍｔｂ环境下仿真结果显示，于ＡＩａｌａ基ＰＴ的质心定位算法在信标节点较为稀疏、不均时，定位精度比采用最近邻信标节点选择的质心定位算法提高了
的几何范围内。为解决这一问题，里采用ＡＩ法。这ＰＴ算１１ＡＰＴ算法．Ｉ
∑Ｗ
＝
∑ ＷＸｙ
，：ｙ旦一．ＹｉＷ（）１
＿ｌ一
Ｗｉ
ＡＩＰＴ作为在节点定位技术中应用比较成熟的技术，最关键的步骤是测试目标物体在３个节点所组成的三角形内部还是外部。在ＡＩ法中信标节点定时广播自己的坐ＰＴ算标信息，未知节点与邻居节点相互交换接收到的信标节点定位信号强度并以此来判断节点是否在信标节点组成的三角形内，从而估计节点可能位于的区域。ＡＩ法如下：ＰＴ算
３１２．８％。
关键词：无线传感器网络；质心算法；近似三角形内点测试
中图分类号：Ｔ７Ｐ３３文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）７０５－３００９８（０１０＿０７０－

无线传感器质心算法

无线传感器质心算法
无线传感器质心算法通过计算多个无线传感器节点之间的参数，以确定最优位置和实现有效的集群空间组织。

质心算法具有自组织，抗干扰和抗冲击的特性，有效地解决了空间上的复杂性问题。

它可以有效地控制同轴径的对应角度节点的总体布置，达到最佳的不均衡性与抗冲击系数。

无线传感器质心算法能够用于收集环境数据，识别不同场景，监测环境相关变化，监控物体移动，管理围栏等等。

它可以用于监测森林火灾、洪水、地震、热岛等灾害事件发生。

可以应用于家庭自动控制领域，实现家庭环境参数自动调节。

也可以应用于运动追踪、搜索救助领域，可以检测安全设备，保证活动空间的安全。

质心跟踪算法原理的优点

质心跟踪算法原理的优点质心跟踪算法（Centroid Tracking Algorithm）是一种常用的目标跟踪算法，主要应用于视频目标跟踪领域。

基本原理是通过计算目标质心在连续帧中的位置变化，来实现对目标的跟踪和定位。

下面将详细介绍质心跟踪算法的原理和优点。

1. 原理介绍质心是一个几何学概念，表示一个形状或物体的重心或中心位置。

在目标跟踪中，质心指的是目标物体内部的像素点的平均位置，可用于表示目标的位置。

质心跟踪算法是基于质心计算的，主要分为以下几个步骤：（1）目标检测：在图像序列中，通过目标检测算法识别出目标物体，并提取出其边界框。

（2）质心计算：对于每个目标物体，计算其边界框内像素点的质心，通常采用算术平均法。

（3）目标匹配：将当前帧中计算得到的质心与上一帧中的质心进行匹配，以确定目标的运动轨迹。

（4）跟踪目标：根据匹配结果，更新目标的位置信息，并将更新后的目标信息保存，用于下一帧的匹配。

质心跟踪算法的基本原理就是以上几个步骤的循环迭代，通过不断计算和匹配目标的质心，实现对目标的跟踪定位。

2. 优点分析质心跟踪算法在目标跟踪领域有着广泛的应用，主要有以下几个优点：（1）简单易实现：相比于其他目标跟踪算法，质心跟踪算法具有简单易实现的特点。

原理清晰明了，只需计算质心并进行匹配，不需要复杂的模型训练和参数调整。

因此，质心跟踪算法具有较低的算法复杂度和实现难度。

（2）实时性好：由于质心跟踪算法的简单性，计算速度较快，能够实现实时目标跟踪。

这对于需要实时响应的应用场景如视频监控系统、自动驾驶系统等非常重要。

（3）对目标形状变化具有鲁棒性：质心跟踪算法主要通过计算质心位置来跟踪目标，与目标的形状变化关系不大。

即使目标的形状发生变化，只要质心的计算方法不变，质心跟踪算法仍然可以准确跟踪目标。

这使得质心跟踪算法对于目标的形变、遮挡等具有较好的鲁棒性。

（4）适用于多目标跟踪：质心跟踪算法可以同时跟踪多个目标。

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法摘要：1.RSSI 加权质心算法概述2.RSSI 加权质心算法的计算方法3.RSSI 加权质心算法的应用实例4.RSSI 加权质心算法的优点与局限性正文：【1.RSSI 加权质心算法概述】RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示）加权质心算法是一种用于计算多个信号源位置的技术，主要应用于无线通信和定位领域。

该算法基于信号强度的加权平均值，通过计算各信号源的质心位置，来估算目标位置。

【2.RSSI 加权质心算法的计算方法】RSSI 加权质心算法的计算过程分为以下几个步骤：1) 收集信号：首先，需要收集各信号源的信号强度数据。

这些数据可以从接收器中获取，通常用dBm 表示。

2) 计算权重：根据信号强度，为每个信号源分配一个权重。

通常情况下，信号强度越高，权重越大。

可以通过将信号强度除以一个最大信号强度值，得到一个0 到1 之间的权重。

3) 计算质心：根据权重，计算各信号源位置的加权平均值。

具体方法是将每个信号源的位置乘以其对应的权重，然后将这些乘积相加，最后除以总权重。

【3.RSSI 加权质心算法的应用实例】RSSI 加权质心算法在实际应用中有很多实例，以下是两个典型的例子：1) 无线局域网（WLAN）定位：在无线局域网中，可以通过RSSI 加权质心算法估算设备的位置，从而实现室内定位。

2) 物联网（IoT）设备追踪：在物联网中，通过收集各个设备的信号强度数据，可以利用RSSI 加权质心算法计算设备的位置，实现对设备的追踪和管理。

【4.RSSI 加权质心算法的优点与局限性】RSSI 加权质心算法在实际应用中具有一定的优点，如计算简单、计算速度快等。

然而，它也存在一些局限性，例如对多径效应和信号遮挡敏感，以及精度受限于信号强度的测量等。

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法RSSI加权质心算法一、引言在无线传感网络中，定位是一项重要的技术，可以用于监测、导航、资源管理等多个领域。

其中，RSSI（Received Signal Strength Indicator）是一种常见的测量无线信号强度的指标。

通过对RSSI 进行加权质心算法处理，可以实现对目标节点的定位。

二、RSSI加权质心算法原理RSSI加权质心算法是一种基于RSSI值的定位算法。

其基本原理是根据RSSI值对目标节点进行定位，通过计算各个参考节点的质心坐标来确定目标节点的位置。

1. RSSI值RSSI值是指接收到的无线信号的强度指示器，可以用来衡量无线信号的强弱程度。

RSSI值一般以负数表示，数值越大表示信号强度越弱。

RSSI值可以通过无线传感器节点中的接收信号强度指示器来获取。

2. 加权质心算法加权质心算法是一种基于加权平均的定位算法。

在RSSI加权质心算法中，每个参考节点的权重与其对应的RSSI值成正比。

通过将参考节点的坐标与其对应的RSSI值进行加权平均，可以得到目标节点的位置。

三、RSSI加权质心算法步骤RSSI加权质心算法的具体步骤如下：1. 收集RSSI值和参考节点坐标需要在无线传感网络中选择一些参考节点，并记录它们的坐标和对应的RSSI值。

通常，选择的参考节点应分布在目标节点附近，以提高定位的准确性。

2. 计算权重根据参考节点的RSSI值，计算每个参考节点的权重。

一种常用的计算方法是将RSSI值转换为线性刻度（即去掉负号），然后进行归一化处理，使所有参考节点的权重之和为1。

3. 加权质心计算根据参考节点的权重和坐标，计算目标节点的加权质心坐标。

加权质心坐标的计算公式为：X = ∑(RSSIi * Xi) / ∑RSSIi，Y = ∑(R SSIi * Yi) / ∑RSSIi，其中，X和Y分别表示目标节点的横坐标和纵坐标，RSSIi表示第i个参考节点的RSSI值，Xi和Yi分别表示第i个参考节点的横坐标和纵坐标。

一种DBSCAN聚类点密度的加权质心定位算法

一种DBSCAN聚类点密度的加权质心定位算法李轶;张亮;张然;张申【摘要】加权质心定位算法是无线传感器网络中最常用的定位算法,为了进一步提高其定位精度,本文将聚类算法引入到无线传感器网络定位中,提出了一种具有噪声的基于密度的聚类算法( DBSCAN)聚类点密度的加权质心定位算法.该算法根据共线度理论选择参数,构建定位三角形的集合.选择集合中定位效果较好的一部分三角形对未知节点进行定位,并对所得的初始定位结果进行DBSCAN聚类.在排除误差较大的定位坐标后,将聚类后每个簇的核心点个数视为权值,采用加权质心定位算法得到未知节点的最终定位位置.仿真结果表明:该算法与传统加权质心定位算法相比,平均定位误差减小80%以上,有效提高了无线传感器网络定位精度.【期刊名称】《河南科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(039)002【总页数】5页(P36-39,47)【关键词】无线传感器网络;聚类;DBSCAN;加权质心定位算法;共线度【作者】李轶;张亮;张然;张申【作者单位】中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221008【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)是一种分布式传感网络，由于其部署方便、成本低廉、网络设置灵活等特点，被广泛应用于环境监测、军事侦察、定位与目标跟踪等领域。

WSN定位算法通常分为两大类：基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法。

无线传感器网络中基于RSSI的质心定位算法的改进

五，ｉ，则质心坐标为到无线通信技术、控制技术、无线智能传感器技术等多项核心标即各个信标节点的坐标为（Ｙ）技术领域。无线传感网络的定位技术一直是学者们研究的热（ ÷ ÷，，
点和难点，定位技术的应用解决了人们日常生活和生产的许多问题，应用领域包括环境监测，楼宇定位，医疗求助系统、航
加权过程和去中心化过程以提高定位精度［］文献［１提出未知节点的坐标（Ｙ）＝，２ …… ，６，７置，ｉ，ｉ１ｚ一２；将所有收集到的来自于同一信标节点的ＲＳＳＩ值做平均，作为
．标（Ｙ）置，ｉ加上权值因权值为未知节点到子，未知节点接收到此固定信标节点的ＲＳＳＩ值，进行定位计算从２为每组估计坐对应组的三个锚节点的各个距离和的倒数。如下图１，锚节点而提高定位精度。Ｄ，２组成的三角形质心坐标（１Ｄ，，Ｙ）１ＭＡ质心定位算法和原理Ｃ
算法，根据计算的方式，分为集中式算法和分布式算法。然而质心算法的不足在于该算法建立在信标节点均匀分无需测量的定位算法无需添加任何硬件，仅仅依靠网络的布的基础上，且该算法是粗粒度估计，信标节点越多，密度越连通度完成定位，定位过程容易实现，在一些范围内比基于大，定位精度越高，反之，估计出的位置与真实位置存在不小测量的定位算法误差大，由于定位原理简单，但其精度能够满的误差。何在锚节点不均匀分布时提高定位精度是本文研究如
中图分类号：Ｔ２２文献标识码：Ｐ１．９Ａ文章编号：１０－５９２１）７０３— ２０７９９（２０ —０３００

无线传感器网络定位算法及其应用研究

无线传感器网络定位算法及其应用研究一、概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是由一组能够自组织形成网络的低功耗、多功能、微型传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互连接，实现对环境信息的实时监测和数据采集。

WSNs的出现，为物联网、智能城市、工业自动化、环境监测、军事侦察等领域带来了革命性的变革。

无线传感器网络中的节点往往因为能量、通信距离和成本等因素的限制，导致网络中的节点位置信息难以获取，从而影响了网络性能和应用效果。

研究无线传感器网络定位算法，对于提高网络性能、扩展应用范围具有重要意义。

无线传感器网络定位算法是指通过一定的数学方法和计算模型，利用网络中节点的距离、角度等信息，实现对节点位置的精确估计和计算。

随着无线传感器网络技术的不断发展，定位算法的研究也日益深入，出现了多种不同的定位算法，如基于测距的定位算法、无需测距的定位算法等。

这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和网络环境。

本文旨在探讨无线传感器网络定位算法的基本原理、分类、优缺点以及在实际应用中的表现。

将对无线传感器网络定位算法的发展历程进行简要回顾，介绍各种经典算法的基本原理和实现方法。

结合实际应用场景，分析不同定位算法的适用性和性能表现，探讨其在实际应用中的优缺点。

展望未来无线传感器网络定位算法的发展趋势和研究方向，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。

1. 无线传感器网络的定义与发展概述无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种分布式传感网络，其末梢是数以万计的微小传感器节点。

这些传感器节点通过无线方式通信，形成一个多跳自组织网络，具有灵活的网络设置和可变的设备位置。

WSN不仅可以通过传感器节点采集和监测环境信息，还能通过通信模块将信息传送到决策中心，实现对环境的感知、监测和控制。

无线传感器网络的发展始于20世纪80年代，随着计算机和通信技术的不断进步，其应用领域逐渐扩大。

rssi加权质心算法

RSSI加权质心算法1. 引言RSSI（Received Signal Strength Indicator）是一种用于测量接收到的信号强度的指标，常用于无线传感器网络中。

RSSI加权质心算法是一种基于RSSI值的定位算法，通过对接收到的信号强度进行加权处理，计算出目标物体的位置。

本文将详细介绍RSSI加权质心算法的原理、步骤和应用场景，并给出相应的算法实现。

2. 原理RSSI加权质心算法的基本原理是根据接收到的信号强度（RSSI）来确定目标物体的位置。

该算法假设信号强度与距离之间存在一定的关系，通过对多个RSSI值进行加权平均，计算出目标物体的位置。

3. 步骤RSSI加权质心算法主要包括以下步骤：3.1 收集RSSI值首先，需要在目标物体周围的多个位置上收集RSSI值。

可以通过在不同位置上放置多个接收器，并测量接收到的信号强度来实现。

3.2 加权处理对于每个收集到的RSSI值，需要进行加权处理。

加权处理的目的是根据信号强度的可靠性对其进行加权，以提高定位的准确性。

常用的加权方法包括线性加权、指数加权等。

3.3 计算质心将加权处理后的RSSI值作为权重，计算加权质心。

质心是一种表示物体位置的数学概念，可以通过计算加权平均值得到。

在RSSI加权质心算法中，质心的坐标表示目标物体的位置。

3.4 输出定位结果根据计算得到的质心坐标，输出目标物体的定位结果。

通常，输出的结果是一个二维坐标，表示目标物体在平面上的位置。

4. 应用场景RSSI加权质心算法在无线传感器网络中具有广泛的应用场景，包括室内定位、智能家居、物流追踪等。

4.1 室内定位在室内环境中，利用RSSI加权质心算法可以实现对移动设备的定位。

通过在室内放置多个接收器，收集移动设备发送的信号强度，可以准确计算出移动设备的位置，从而实现室内定位服务。

4.2 智能家居在智能家居系统中，利用RSSI加权质心算法可以实现对家居设备的定位。

通过在家中放置多个接收器，收集家居设备发送的信号强度，可以准确计算出家居设备的位置，从而实现智能家居的自动化控制。

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

用加权质心定位算法求出未知节点的坐标。仿真结果表明：该算法比加权质心定位算法精度有很大的提
高。
关键词：接收信号强度指示；无线传感器网络；质心定位算法；加权质心定位算法
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ａ文章编号：１０００－９７８７（２０１３）０７－００５３－－０４
２０１３年第３２卷第７期
传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
５３
基于ＲＳＳＩ的ＷＳＮｓ加权质心定位算法的改进
摘要：针对无线传感器网络（ＷＳＮｓ）定位算法定位精度不高的问题，提出了一种基于ＲＳＳＩ测距的质心（Ｃｅｎｔｒｏｉｄ）算法和加权质心（Ｗ— Ｃｅｎｔｍｉｄ）定位算法相结合的新的定位方法ＷＲ — Ｃｅｎ￣ｏｉｄ。该算法主要通过ＲＳＳＩ测距得出４个参考节点到未知节点的距离，再任选３个距离为半径，以相应的参考节点为圆心画圆得到３个圆的交叠区域，构成一个三角形，求出这个三角形的质心。依照这种方法，求得４个质心坐标，利

ｆ０ｒＷＳＮＳｂａｓｅｄ０ｎＲＳＳＩ
ＤＩＮＧＥｎ－ｊｉｅ。ＱＩＡＯＸｉｎ，ＣＨＡＮＧＦｅｉ，ＱＩＡＯＬｉ。

rssi加权质心算法

rssi加权质心算法摘要：1.引言2.RSSI 加权质心算法定义3.算法原理3.1 信号强度3.2 加权质心计算4.算法应用4.1 室内定位4.2 无线网络优化5.总结正文：RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度（RSSI）的定位算法，广泛应用于室内定位和无线网络优化等领域。

本文将详细介绍RSSI 加权质心算法的定义、原理及应用。

1.引言随着无线通信技术的发展，室内定位成为了一个热门的研究方向。

RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度的定位算法，具有较高的准确性和稳定性，被广泛应用于室内定位和无线网络优化等领域。

2.RSSI 加权质心算法定义RSSI 加权质心算法是一种基于接收信号强度指示（RSSI）的定位算法。

该算法通过计算接收信号强度的加权质心来确定目标位置。

加权质心是指所有测量值的加权和除以权值的和。

3.算法原理3.1 信号强度信号强度（RSSI）是指接收到的无线信号功率与接收器灵敏度之比。

在无线通信中，信号强度是衡量信号质量好坏的重要指标。

RSSI 加权质心算法通过测量目标与各个基站之间的信号强度来确定目标位置。

3.2 加权质心计算加权质心计算公式如下：加权质心= (ΣWi * Xi) / ΣWi其中，Wi 表示第i 个测量值的权重，Xi 表示第i 个测量值，Σ表示求和。

4.算法应用4.1 室内定位RSSI 加权质心算法可以用于室内定位，例如在大型商场、医院、学校等场所。

在这些场景中，通常会部署多个无线基站，通过测量目标与各个基站之间的信号强度，可以计算出目标的位置。

4.2 无线网络优化RSSI 加权质心算法还可以用于无线网络优化，例如在Wi-Fi 网络中，可以通过测量各个接入点与客户端之间的信号强度，来确定接入点的位置和覆盖范围，从而优化网络结构和提高网络性能。

5.总结RSSI 加权质心算法是一种基于信号强度的定位算法，具有较高的准确性和稳定性。

无线传感网络的信道跟踪算法研究

无线传感网络的信道跟踪算法研究随着科技的不断进步和应用的不断拓展，无线传感网络在现代社会中扮演了越来越重要的角色，尤其在人工智能、物联网、智能化家居等领域中得到广泛应用。

而对于无线传感网络而言，信道跟踪是其基础和重要技术之一。

本文将探讨无线传感网络的信道跟踪算法研究，就其定义、分类、应用、研究现状以及未来发展方向等方面进行分析和论述。

一、信道跟踪的定义及分类信道跟踪是指对于无线传感网络中，接收到的信号进行解调和估计，以获取信号的完整信息，以便进行准确的数据传输和信息处理。

其主要任务是确定信道的传输特性，如频率、相位、误差等参数。

信道跟踪分为开环跟踪和闭环跟踪。

其中开环跟踪主要用于对于静态信道的估计，而闭环跟踪则适用于动态信道网络中信道参数变化频繁的情形。

二、信道跟踪的应用信道跟踪在无线传感网络中应用广泛，其主要用于保证数据传输的准确性，提高网络的可靠性和鲁棒性。

在具体应用方面，信道跟踪可以用于移动通信、智能传感、机器人遥控等多个方面，如在智能传感器网络中，通过实时监测环境参数并对其进行分析，以及通过网络数据传输实现对环境的动态调节，保障人们健康生活的质量；在机器人遥控领域，通过对无线信号的跟踪和估计，实现对移动机器人位置、速度等参数的准确控制和追踪。

三、信道跟踪算法研究现状目前，无线传感网络中信道跟踪算法研究的重点主要集中在以下方面：1、参数估计算法研究：主要是对于无线传感网络中信道的传输参数进行估计，如频率、相位、幅度等参数。

其中，针对信道的增益衰减和多径效应，已经提出了很多先进的估计算法，如最小二乘法 (LS)、最大似然法 (MLE)、卡尔曼滤波和贝叶斯滤波等方法。

2、信道参数预测算法研究：研究如何通过数据传输和处理，根据历史信道信息预测未来信道的参数变化情况，以效率高、准确率高、计算量小的方式进行预测。

3、无线网络中信道时空分析：考虑到无线传感网络中信道参数会随着时间和空间变化而变化，因此研究如何把握信道的时空特性，实现对其更准确的跟踪和估计。

基于质心的篮球运动员跟踪与检测

基于质心的篮球运动员跟踪与检测邵静雯;孟朝晖【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)002【摘要】在现代职业篮球比赛中，视频注释、裁判规则验证和自动跟踪统计是热门话题。

本文在摄像头静止的基础上，提出了一种基于质心的篮球运动员跟踪与检测。

这篇文章分为3个部分：首先利用最大后验概率（MAP）检测器来分割场地和检测球员；然后利用球员的质心来进行跟踪；最后用单应性变换将球员的位置自上而下地映射到球场中。

该算法用MATLAB搭建实验平台，采用C语言进行编程。

在一个125帧的视频样本中，在不出现场上球员重叠的情况下，该算法能够准确的检测和跟踪每个球员。

%In themodern game of professional and collegiate basketball,automated stat tracking,referee rule verification,and video annotation are popular topics. This paperpresents techniques for players’tracking and detecting based on players’ centroid when the camera is still. This article is divided into three parts:First,using themaximum posteriorprobability (MAP) detector to cut the field and detect players; Then extracting the player's centroid fortracking;Finally,usinghomography to project each player’sframe positionto their actual position on a top-down view ofthe court. Thisalgrithmbuild the experimental platformon MATLAB by C language. In a video sample of 125 frames ,until morecomplex situations arose,such as playersoverlapping on thecourt. In ideal situations,these techniques provided reliabledetection and tracking.【总页数】4页(P176-179)【作者】邵静雯;孟朝晖【作者单位】河海大学江苏南京 211100;河海大学江苏南京 211100【正文语种】中文【中图分类】TN99【相关文献】1.基于动态簇的无线传感器网络加权质心跟踪算法 [J], 吴斌;衣晓2.基于质心迭代算法的安瓿药液杂质跟踪检测 [J], 周宇媚;谢云;邱玮3.基于质心偏移的移动机器人轨迹跟踪控制 [J], 王申全; 谢咚咚4.基于动态光学跟踪的零部件质心测量技术 [J], 韦永亮;杨付四;岳双成;刘海波5.基于质心法的车联网目标跟踪方法与应用 [J], 叶阳;卢奇;程时伟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

质心定位算法基本原理

质心定位算法基本原理
质心定位算法是一种常用的无线定位算法，广泛应用于室内定位、物流追踪等领域。

其基本思想是利用接收信号强度指示（RSSI）来估计设备与基站之间的距离，并通过多个基站的距离估计来计算设备在平面上的位置。

具体来说，质心定位算法需要多个基站（至少三个）设备来提供信号。

设备在每个基站处测量到的信号强度指示（RSSI）可以用来估计设备与基站之间的距离。

常用的距离估计模型有Log-distance path loss（LDPL）模型、Free-space path loss（FSPL）模型等。

通过多个基站提供的距离估计，可以得到设备在平面上的位置估计。

质心定位算法的基本原理是将估计出的位置坐标作为点集的重心。

重心是指在平面上各点坐标的平均值。

设有n个位置点
(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，那么其重心坐标为：
G = ( (x1+x2+...+xn)/n, (y1+y2+...+yn)/n )
质心定位算法的优点是简单易实现，但其缺点也很明显，即距离估计误差较大，不适用于高精度定位。

因此，在实际应用中，常常需要与其他定位算法结合使用。

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无线传感器网络中基于RSSI的加权DV-HOP定位方法

无线传感器网络中基于RSSI的加权DV-HOP定位方法周小波;乔钢柱;曾建潮【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)014【摘要】The localization information is crucial for the operation of wireless sensor network(WSN).DV-Hop is a typical way for the nodes self-localization in WSNs.However, the localization accuracy of DV-HOP is very low when the disparity in distance of the adjacent nodes is very large, because the hops of the adjacent nodes always increase 1 whenever the distance is far or near.In this paper, an RSSI based weighted DV-HOP(RWDV-HOP) localization algorithm is presented.In this algorithm the hops of adjacent node is weighted by the RSS of flooding packets transmitted between adjacent node.This algorithm improves the localization accuracy compared with previous algorithms,which has been demonstrated by the simulating results.%节点位置是无线传感器网络应用不可缺少的信息.DV-HOP算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法.标准DV-HOP算法在计算跳数时并未根据邻居节点间距离对跳数进行加权处理,导致当邻居节点间距离差别较大时算法定位精度低的问题.从RSSI的耗散模型可看出,RRSI可以作为距离的比征,提出一种基于RSSI的DV-HOP加权算法.该算法基于节点接收信标节点位置元组时的信号强度(RSSI)对邻居节点间跳数进行加权处理,将节点间的跳数与距离相关联.仿真实验结果证明该加权算法可大大提高定位精度.【总页数】4页(P109-111,169)【作者】周小波;乔钢柱;曾建潮【作者单位】太原科技大学计算机学院,太原030024;太原科技大学计算机学院,太原030024;兰州理工大学电信学院,兰州730050;太原科技大学计算机学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.无线传感器网络中—种基于加权的DV-Hop定位算法 [J], 郭利新;唐辉2.无线传感器网络中—种基于加权的DV-Hop定位算法 [J], 郭利新;唐辉3.基于RSSI比值修正的无线传感器网络DV-Hop定位算法 [J], 杨祥;潘玮4.基于RSSI比例系数跳数加权的DV-Hop定位算法 [J], 蔡燕;陈华5.基于加权和RSSI测距的DV-Hop定位算法 [J], 吴之舟;张玲华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。