无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络中DV Hop定位算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足，提出了一种改进算法。该算法考虑了未知节点到信标节点路径中相邻三个节点A, B, C组成的夹角∠ABC对距离的影响，根据与B相邻的A, C节点的邻节点集重叠度估算夹角的大小，从而更精确计算出距离，提高定位精度。     

基于邻节点空间顺序序列优化的DV-Hop定位算法

针对典型的DV-Hop定位算法中未知节点在计算与信标节点间距离时估算的不足,在DV-Hop算法的基础上提出了一种优化定位精度的算法。考虑并分析了未知节点与信标节点的路径中相邻三个节点的通信边组成的夹角对计算距离的影响,提出了一种基于“邻节点空间顺序”序列标号法计算夹角的方案,实验仿真验证了该优化定位算法的有效性和可行性。     

无线传感器网络中DV-Hop节点定位改进算法研究*

介绍了无线传感器网络中DV-Hop算法的定位原理、误差来源。针对DV-Hop算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,在分析信标节点间估计距离与真实距离误差的基础上,提出了改进算法。改进算法修正了网络平均每跳距离与未知节点估计坐标的区域范围。仿真结果表明,在相同的网络环境下,改进算法的定位精度得到明显提高。     

无线传感网络中一种改进的DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法无需测距,但定位精度不高。文章分析发现在未知节点至信标节点距离与跳数不一定成正比关系,提出通过仿真事先求得在各跳数情况下未知节点与信标节点实际距离和估计距离的平均比值,在应用DV-Hop算法定位时,则将未知节点至信标节点估计距离乘以这个比值,从而得到修正的估计距离。仿真表明提出的算法能较大程度上提高定位精度。     

基于区域分割的二次质心定位算法

为了解决锚节点分布不均匀时质心定位算法会产生较大误差这一问题,提出一种改进的质心定位算法。用初次质心定位结果来取代未知节点通信半径内距未知节点最远的信标节点,再进行二次定位来减小由于信标节点分布不均匀而导致未知节点的估计位置偏向距离较远的信标节点的现象。仿真结果表明,相比传统的一次质心定位算法,二次质心定位算法在定位精度方面有较大的提高。     

多功率锚节点辅助的DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及通信半径之内相邻节点跳距时存在较大误差,提出了一种锚节点辅助的分布式定位算法。此算法不需要任何测距技术支持。它是利用锚节点的功率控制,即以不同的发射功率发射信标信号,接收到信标信号的未知节点将这些信标信息记录。此外还考虑了用全网锚节点来修正单独锚节点的平均每跳距离,用极大似然法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,可适合实际定位情况且具有较高的定位精度。     

缩小采样区域的蒙特卡罗移动节点定位算法

针对无线传感器网络中移动节点定位问题,提出一种适用于未知节点移动而信标节点固定的改进蒙特卡罗定位算法,充分利用信标节点与未知节点间的测距误差来缩小采样区域,提高采样效率。仿真结果表明,改进算法在信标节点密度、连通度和节点最大运动速度等不同情况下均能提高定位精度,减少采样次数和计算量,延长网络的生存周期。     

基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法

针对无线传感器网络空间定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出一种基于鸡群优化的无线传感器网络三面定位算法。该算法结合了两种未知节点的求解方法,首先利用三面定位模型,通过求取三个面的交点来获取未知节点的坐标;再使用鸡群优化算法进行改进,根据三面定位法计算出的坐标值以及离未知节点最近信标节点的坐标进行初始化,迭代寻优。使用MATLAB进行仿真,改变算法的迭代次数、信标节点占比和通信距离,来对定位精度进行分析。结果表明该定位算法具有较高的定位精度与较快的收敛速度,且陷入局部最优的可能性低于粒子群定位算法。     

基于局部信标选择的无线传感器网络定位算法

针对DV-hop算法定位精度低的问题,本文分析了节点间的位置拓扑关系对定位精度的影响,提出了一种基于局部信标选择的定位算法(RBS-DV-hop)。该算法权衡了定位精度和计算复杂度,从三方面寻找局部最优的信标节点组,包括信标节点的共线度、未知节点与信标节点的跳数以及信标节点相对于未知节点的分布。仿真结果表明,改进后的算法明显提高了定位精度和稳定性,为合理选择信标节点组进行定位提供了一种方法。     

基于接收信号强度指示的误差自校正定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术。为了有效抑制各种环境干扰因素对未知节点定位精度的影响,提出一种基于接收信号强度的误差自校正定位算法。该算法通过信标节点之间的测距找出校正节点,用校正节点和质心信标节点的实际位置求得测距距离和实际距离,利用校正节点的误差自校正因子替换未知节点的测距误差因子,对测距误差进行补偿,最后利用加权质心方法确定未知节点的最终位置。仿真结果表明,该算法降低了测距误差对定位的影响,提高了定位精度,具有普遍应用价值。