基于曲线拟合的改进DV-Hop定位算法

针对传统的DV-Hop(Distance Vector-Hop)定位算法存在定位精度不高的问题,提出基于曲线拟合的改进定位算法。在改进算法中,以锚节点的实际直线距离和估计距离之间存在的误差作为样本之一,结合误差所对应的节点间跳数,采用曲线拟合找出两者存在的关系。曲线拟合的结果,用于估计和预测锚节点和未知节点之间的距离误差,并对两者之间距离进行修正,从而减小两者之间的距离误差,降低未知节点定位误差。仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够较好地修正了算法中关键的估计距离,显著提高了对于未知节点的定位精度。     

基于自适应粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位中DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出了一种改进DV-Hop算法,该算法引入跳距误差加权策略,改进平均每跳距离计算方法,使其更好地反映网络的平均每跳距离的实际情况,有效地降低了无线传感器网络中无需测距算法的定位误差。同时引入自适应粒子群优化算法来校正改进DV-Hop的估计位置的方法。仿真结果表明,本算法在定位精度和节点覆盖率上明显优于基于PSO校正的DV--Hop算法和传统的DV-Hop算法,证明该算法在一定程度上提高了DV-Hop算法对无线传感器网络的容错性,具有更好的适用性。     

基于阈值机制与距离校正的WSN改进DV-Hop定位算法

在无线传感器网络的DV-Hop定位算法中,未知节点定位只考虑离它最近的锚节点的平均跳距,用它乘以跳数代替真实距离去进行定位,会导致较大的定位误差。针对DV-Hop算法以上的不足,本文提出了一种精度较高的基于阈值机制与距离校正的DV-Hop改进算法TMCD-DV-Hop。改进算法首先计算跳数阈值,考虑最近锚节点之外的其他锚节点在局部范围和全局范围的影响,依据阈值选择最优的校正平均跳距来估计距离,并对参与定位的单跳通信半径内的锚节点进行组合优化后,采用质心算法得到一个估计坐标,同时利用加权最小二乘法得到另一个估计坐标,最后以两个估计坐标的算术平均值作为未知节点的定位坐标。仿真实验表明,在同等网络环境中,改进后的TMCD-DV-Hop算法较DV-Hop算法更能有效地降低定位误差,提高定位精度。     

基于蛙跳算法的DV-Hop定位改进

为减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,针对DV-Hop中平均每跳距离的计算方式进行了改进,利用蛙跳算法来求解平均每跳距离,使其更接近实际值,从而提高最终定位结果的精确度。仿真结果表明,改进DV-Hop算法在不增加硬件开销的基础上,能有效提高定位精确度,降低定位误差,具有较好的稳定性,是一种实用的无线传感器网络节点定位方案。     

改进的DV-Hop定位算法研究

传统DV-Hop定位算法只考虑最近一个锚节点估计的平均跳距值,而单个锚节点估计的平均跳离值无法准确地反映网络的实际平均跳距.为此,提出一种基于加权处理的平均跳距估计算法,考虑多个锚节点估计的平均跳距值,根据距离未知节点的跳数和环境影响因素进行加权,使网络平均跳距的估计更加准确,从而提高定位精度.仿真结果表明,与DV-Hop算法的平均跳距估计算法相比,该算法能更准确地估计平均跳距,提高了定位精度.     

无线传感器网络中关于DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,锚节点与未知节点间平均跳距估计的不足,提出一种改进的DV-Hop算法。通过计时器来计算全网平均每跳处理时间与局部每跳处理时间的比值,并利用该比值通过加权平均的方式修正平均跳距。根据仿真实验结果可知,改进算法减小了定位误差,具有更高的定位精度。     

基于平均跳距估计和位置修正的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距,而导致定位误差较大这一问题,提出了一种基于平均跳距估计和位置修正的改进DV-Hop定位算法.改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,另外,改进算法还对初步定位结果进行了循环位置修正.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案.     

基于跳数与跳距优化的三维DV-Hop定位算法研究

三维定位是无线传感器网络确定监测对象的重要内容,是当前研究的热点问题之一。针对传统三维DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,通过模拟仿真深入分析了误差形成的原因,提出了一种以优化跳数和跳距为核心的三维DV-Hop定位改进算法。该算法通过细化通信跳数以降低原始算法中高估跳数造成的误差,并改进了信标节点的跳距计算方法,调整权重以确定未知节点的跳距。实验结果表明,本算法能显著降低定位误差,定位精度相对传统算法提高了25%～30%。该研究可为无线传感器网络监测空间定位提供参考。     

一种改进的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop算法低精度问题,提出一种带权重的平均每跳距离与改进的粒子群算法相结合算法。一方面,由于DV-Hop算法计算的平均每跳距离存在很大的误差,提出了平方差权重修正原来的平均每跳距离。另一方面,采用分段的指数、对数递减权重并结合人工鱼群更新位置来改进粒子群算法的位置求解未知节点坐标,后期能够跳出局部解,能克服传统估计误差,提高精度。实验仿真表明,在参数相同时,该算法比最初的定位算法精度大约提高10%到20%。     

基于改进的平均跳距和估计距离的DV-Hop定位算法*

为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度,针对该算法的不足之处,提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性,对平均跳距进行修改,并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明,在不规则网络环境下,改进算法的定位精度得到明显提高。     

一种有效提高节点定位精度的改进DV-Hop算法

免测距的DV-Hop算法的硬件开销小,但定位精度不高.为改进DV-Hop算法,分析和强调了三点近似共线问题对免测距定位的影响,给出了允许最大跳距误差率和最大跳数下检查锚节点组合有效性的三点近似共线准则.基于该准则和按未知节点与锚节点间的跳数对平均跳距进行加权计算的估计方法,提出了当未知节点得到的有效锚节点数达到给定阈值才定位并扩充为新锚节点的改进算法.仿真结果与分析表明,新算法能有效改善节点定位性能.     

基于移动锚节点的改进DV-Hop算法

DV-Hop是一种典型的无须测距的定位算法,针对该算法在定位过程中存在的定位精度不高的问题,提出了一种基于移动锚节点的改进算法。利用锚节点的移动形成多个虚拟锚节点,有效减少了锚节点的使用数量;并在原算法基础上,修正平均跳距,使其更接近真实值。仿真结果表明:改进算法定位误差比传统DV-Hop算法平均降低了约 30%,大大提高了定位精度。     

基于跳数分类的改进DV-Hop节点定位算法

在传统DV-Hop节点定位算法中,不同的网络节点密度使得节点之间不同跳数的平均每跳距离差异较大,跳数越多误差越大.为了减小平均每跳距离差异对节点定位精度的影响,提出一种DV-Hop改进算法.改进算法首先提出跳数分类的策略对网络中不同的跳数进行分类,以减小不同跳数之间平均每跳距离差异的影响,提高节点的定位精度;然后对加权最小二乘估计进行改进,采用改进的权系数取值策略来适应累积误差的非线性变化,从而更好地控制不同跳数在最小二乘估计中的权重,以减小因跳数增加而产生的累积误差,进一步提高节点的定位精度.实验结果表明,改进算法可以有效地减小平均每跳距离差异以及高跳数对节点定位的影响,节点定位性能显著优于传统DV-Hop节点定位算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且对不同的网络节点密度具有更好的适应性.     

基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法

定位是无线传感器网络中最重要的问题之一。针对DV-Hop算法定位精度低问题，提出基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法。该方法在多通信半径定位算法基础上，使用蛙跳算法对锚节点跳距进行优化，并对其适应值函数进行改进，让跳距值更接近真实值，然后在DV-Hop算法最后阶段利用遗传算法求解未知节点坐标。实验仿真结果表明，改进算法在不增加额外硬件情况下，大大降低了定位误差，相比于传统DV-Hop算法，定位精度提高了大约69%，相比其他文献，定位精度提高了大约21%。     

基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进

针对无线传感器网络无需测距依赖的DV-Hop定位算法节点定位精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入到DV-Hop算法的设计中,提出了一种ABDV-Hop(Artificial Bee ColonyDV-Hop)算法。该算法在传统DV-Hop算法的基础上,利用节点间的距离和锚节点的位置信息,在DV-Hop算法的最后阶段,通过建立目标优化函数,实现对未知节点坐标的估计。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上,改进算法能有效降低定位误差。     

基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法

传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

基于角度阈值的改进型DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中部分参与定位的锚节点位置近似成直线而引起的定位性能较低的问题,提出一种基于角度阈值的锚节点选择策略,通过设置角度阈值来筛选锚节点以提高DV-Hop的定位性能。仿真结果证明,ATDV-Hop算法在可定位节点比例上比DV-Hop算法提高了24.05%,在定位精度上降低了8.79%。     

一种改进无线传感器网络的DV—Hop定位算法

DV—Hop算法是非基于测距定位技术的典型算法之一。该算法的实质是：用跳段距离代替实际距离。但同时,这也是产生误差的主要原因。为了降低算法的误差,提高定位精度,文中提出了一种改进的DV-Hop定位算法。改进的算法中引入了信标节点的平均每跳误差并对测距误差进行加权处理。经过MATLAB仿真分析表明,在相同的仿真环境中,改进的DV—Hop算法其误差明显下降,平均定位精度比原算法及部分现有改进算法提高30％。     

基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络(WSN)定位算法中的经典DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出一种基于粒子群优化修正平均每跳距离的DV-Hop优化算法.该算法在以下三个方面进行改进:对于每个锚节点平均跳距计算,加入各个锚节点权重;提出主节点定义,网络拓扑结构将被考虑得更加全面,更好地权衡局部和全局特点,以此方法计算节点估计距离;提出中心学习策略,加入逃逸因子,避免粒子陷入局部寻优,最后用改进的粒子群算法代替极大似然估计法定位节点坐标.通过Matlab仿真软件验证,与原始DV-Hop和PSO-DVhop比较,结果分析此算法具有优越性和可行性.     

基于距离补偿模型的改进DV-Hop定位算法

传统的DV-Hop定位算法在估计网络平均跳距时,采用锚节点之间的物理直线距离代替信号实际传播距离,两者之间存在的距离误差会引起平均跳距估计不精确,从而导致较高的节点定位误差。针对该问题,提出一种改进算法。分析物理直线距离和实际传播距离存在误差的原因,将其总结为节点随机布置导致的节点间距离不均匀,以及实际传播路径与物理直线距离的偏离,并根据不均匀度和偏离度建立距离补偿模型,使物理直线距离更接近实际传播距离。与传统算法相比,改进算法未增加算法复杂度和额外的硬件设备。仿真结果表明,该算法较好地补偿了锚节点之间的距离,显著提高了算法对于未知节点的定位精度。