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搜索资源 - localization of nodes
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无线传感器网络中质心算法，并有锚节点比例和误差分析-Wireless sensor networks centroid algorithm, and a percentage of anchor nodes and error analysis
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无线传感器网络 CAB定位仿真程序
这是无线传感器节点定位CAB算法的仿真程序，由matlab完成-Wireless sensor network simulation program CAB positioning is CAB localization algorithm for wireless sensor nodes in the simulation program, completed by the matlab
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Estimating the positions of sensor nodes is a fundamental and
crucial problem in ad hoc wireless sensor networks (WSNs).
In this paper, an accurate node localization method for WSNs
is devised based on the weighted least squares technique with
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此Matlab程序为IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING信号源被动定位与跟踪领域经典文章“An Approximately Efficient TDOA Localization Algorithm in Closed-Form for Locating Multiple Disjoint Sources With Erroneous Sensor Positions”的实现程序，该算法实现在感知节点位置错误时利用TDOA信息对多个目标联合定位的目的！-T
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提出了基于无线传感器网络的浮标网络水下GPS定位系统模型，分析了
该模型的结构、功能以及工作过程，并从几何角度探讨了水下目标的声学定位算
法。结合Range-Free算法与分布式算法的思想，设计了一种传感器节点自定位算
法，称为BSR（Beacons Signal Ring）定位算法，并对该算法的性能进行了评估与
比较。该算法在锚节点处的信标信号中引入能量等级的机制，无需相邻传感器节
点间信息交换，有效降低了算法复杂度与通信开销。性能分析结果显示，该算法
性能良好，在应用
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Monitoring applications define an important
class of applications used in wireless sensor networks.
In these applications the network perceives
the environment and searches for event
occurrences (phenomena) by sensing different
physical pro
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针对基本无线传感器网络DV-Hop定位算法中，计算平均跳距时产生偏小误差的原因，提出了基于平均跳距修正的DV-Hop算法。改进算法中，引入信标节点个数比例、所有信标节点平均跳距的最大值以及所有信标节点平均跳距的平均值三个因子，并采用它们对平均跳距进行修正。通过Matlab软件对算法进行仿真验证，结果表明，改进后的 DV-Hop 算法有效降低了未知节点的定位误差，是一种可行的无线传感器网络节点定位解决方案。-DV-Hop localization algorithm for wireless se
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质心定位算法源码，分三种情况考虑，只有锚节点，被定位到的未知节点也作为锚节点，有邻居锚节点的未知节点只利用邻居锚节点进行定位，没有邻居锚节点的未知节点才利用已经定位了的邻居未知节点进行定位。
-Centroid localization algorithm source，Three cases to consider.Only the anchor nodes,unknown nodes to be positioned as anchor nodes,neighbor anchor nod
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提供多种路由方式，能很好对比节点间的定位效果，可以绘出节点的定位误差和节点间的连接图。-Offers a variety of routing can be a good contrast between the nodes positioning effect, you can draw the connection diagram of the the node positioning error and node.
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Ns2 localization code which is used to find the location of nodes through reference nodes
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定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术, 目前提出了许多静态网络的节点定位算
法, 移动无线传感器网络的定位研究相对较少. 针对定位节点和参考节点随机运动的网络模型, 提出了
一个基于动态网格划分的蒙特卡罗定位算法. 算法中当接收的参考节点数超过一定阈值时使用最远距
离节点选择模型, 选出部分参考节点参与定位和信息转发, 节约能耗. 接着基于选择的或所有接收的参
考节点构建采样区域, 进行网格划分, 使用网格单元数计算最大采样次数, 在采样区域内采样并使用误
差补偿的运
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针对无线传感器网络在节点均匀分布的情况下节点定位精度较差的问题，提出了三边质心定位算法．该算法利用节点均匀分布的先验信息将质心定位思想引入到三边测量法中-For wireless sensor network nodes uniformly distributed in the case of poor positioning accuracy node problem, a trilateral centroid localization algorithm. The algorithm us
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WSN 质心定位算法 Centorid Algorithm
加经典参考文献
A: 如果接受节点接收到的包数目与发送节点发送的包数目的比值大于CM_threshold,则这两个节点视为邻居节点
未知节点利用邻居锚节点进行定位，没有邻居锚节点的未知节点无法定位。
B:
如果接受节点接收到的包数目与发送节点发送的包数目的比值大于CM_threshold,则这两个节点视为邻居节点
未知节点一旦被定位就充当起锚节点的功能，向周围邻居发送自己的估计坐标信息
未知节点
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Wireless Sensor Networks have been proposed for a multitude of
location-dependent applications. For such systems, the cost and
limitations of the hardware on sensing nodes prevent the use of
range-based localization schemes that depend on absol
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Localization of Mobile nodes
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Localization in wireless sensor networks is the process of determining the geographical positions of
sensors. Only some of the sensors (anchors) in the networks have prior knowledge about their geographical
positions. Localization algorithms use
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wireless sensor network is large scale sensor network . it consists of hundred or thousand of sensor nodes
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通过随机部署信标节点来定位目标，当距离最近三个信标节点之间相互连接时，出现在信标节点组成的网格内，可以定位目标对象(The target object is located by the random deployment of beacon nodes. When the nearest three beacon nodes are connected to each other, the target object can be located in the grid of the beac
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改进DV-Hop定位算法
首先设置初始量，布置了一个范围为100×100m2的区域，其上随机分布100个传感器节点，其中有10个信标节点，节点的通信半径为30m。
第二步在正方形区域内产生均匀分布的随机拓扑，随机产生节点坐标并将其中十个选定为信标节点，其余九十个设为未知节点，然后画出节点分布图。
第三步通过最短路径法计算未知节点与每个信标节点的最小跳数。
第四步根据前面记录的其他信标节点的位置信息和相距跳数估算平均每跳的实际距离，用跳数估计距离的方法得出未知节点到信标节点的距离。
第五
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基于TOA测量和DOA测量的目标节点定位可以比RSS测量获得更高精度的位置参数(The location of target nodes based on TOA and DOA measurement can obtain higher precision position parameters than RSS measurement)
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