基于跳距优化的DV-Hop定位算法

为提高DV-Hop算法的定位精度,该文针对DV-Hop算法存在的跳距误差累计问题提出了一种改进方案.改进的算法从减少误差的产生和扩散两方面对原始算法进行了优化,通过让锚节点以多个通信半径广播信息来降低计算平均跳距时产生的初始误差,同时又让未知节点选择累积误差最小的跳距计算距离,以减少锚节点平均跳距在通信过程中导致的误差...     

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。     

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%。     

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.     

基于甫度阈值的改进型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％。     

DV-Hop定位算法误差分析与优化

传感器节点在森林、水下等复杂环境下进行数据采集时,由于信号强度与信号传输速度受到障碍物或传输介质的干扰,影响了基于信号信息的定位算法的测量精度. 同时考虑到节点的成本和节点的动态性,DV-Hop定位算法有较强的适用性和实用性. 分析了影响DV-Hop算法定位精度的因素,并在此基础上提出了一个度量节点离散程度的公式,给出了一个该算法的优化方案,仿真表明优化后的算法有更高的定位精度.     

基于蝙蝠算法的DV-Hop定位改进

无线传感器网络DV Hop定位算法在定位过程中,由于待定位节点和锚节点之间的估算距离存在误差,这就使得定位结果必然会有误差,因此定位问题的本质就是最小化定位误差;蝙蝠算法是一种具有良好性能的智能优化算法,根据节点间的距离和锚节点的位置,应用蝙蝠算法对DV-Hop的定位结果进行了优化;基于蝙蝠算法的DV Hop优化,无需额外增加硬件设备和节点间的通信数据量;仿真实验证明,应用蝙蝠算法改进的DV-Hop定位较原始DV Hop定位平均提高定位精度35％以上.     

基于跳数修正和遗传模拟退火优化DV-Hop定位算法

针对DV-Hop算法在跳数和平均跳距方面误差较大的缺点,提出了基于跳数修正和遗传模拟退火优化DV-Hop定位算法.该算法对未知节点的跳数进行改进,通过已知节点的精确跳数,计算偏差系数对其增加修正值;采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方法在平均跳距值方面进行优化.通过仿真实验结果分析,改进后的算法能够明显提高节点定位精度...     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法锚节点数的比例与节点定位精度以及覆盖率密切相关的问题,在分析原算法的基础上对其进行改进。改进后的算法未知节点只接收限定跳数内的锚节点的信息,当未知节点接收到3个或3个以上锚节点的信息时对其进行定位,然后将已定位的未知节点升级为锚节点,新旧锚节点共同参与剩下的未知节点的定位。仿真结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率和定位精度。     

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.     

基于平均跳距估计的改进DV-Hop定位算法

传统DV—Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均每跳距离,而单个锚节点估计的平均每跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距,导致定位误差较大。针对这一问题,提出一种基于平均跳距估计的改进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。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。     

一种改进的DV-Hop传感器网络定位算法

基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法在洪泛过程中产生大量信息而导致能量消耗大的问题,提出了一种选择边界锚节点的算法。通过减少参与洪泛的锚节点个数来减少能量消耗,从而延长无线传感器网络的生存周期。实验表明,提出的算法不仅能够减少传递的信息量,而且还能略微提高定位精度。     

无线传感器网络选择性DV-Hop定位算法

针对传统的矢量跳距(DV-Hop)定位算法平均定位误差大的问题,提出了一种具有选择性的改进DV-Hop定位算法。该算法首先剔除长距离信标节点信息,更新最小跳数与平均每跳距离,再次根据信标节点的实际距离和估计距离的误差进一步修正平均每跳距离。仿真结果表明:选择性DV-Hop定位算法能有效地减小平均定位误差,适应各种网络。     

一种适用于矿下人员定位的改进DV-Hop算法

DV-Hop算法适用于矿下节点分布不均匀的环境,现有对DV-Hop算法的改进大多数是为了减少定位过程中的误差。提出了一种在DV-Hop算法基础上用缩小定位范围的方法来提高定位精度的方法,该算法保留了DV-Hop算法节点间通信量少的优点,适合矿下的网络场景。仿真结果表明,改进后的算法大大提高了无线传感器网络节点的定位精度。     

基于GPSO-DVHop的传感器节点定位方法

为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种分群粒子群优化（GPSO）算法修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法（GPSO-DVHop）。提出一种节点距离修正值策略,减少未知节点与锚节点间距离的估计误差,采用GPSO算法修正DV-Hop的节点定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能仿真分析。相对于对比传感器定位方法,GPSO-DVHop提高了传感器节点定位精度,仿真结果验证了GPSO-DVHop的有效性。     

基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法*

针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题,提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法首先利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正;然后根据全局和局部范围对锚节点的影响,选择最优平均跳距来估算距离;最后用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明,OPDV-Hop算法相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法,定位误差分别减小16%、11%和5%左右,其能够有效的降低估算距离误差,提高定位精度。     

基于信标优化的无线传感网络定位算法研究

针对传统无线传感器网络节点定位精度低、能耗大及适应性不强等缺陷,提出了一种基于信标优化的无线传感网络定位算法ConDV-Hop.该算法采用贡献因子对信标节点进行优化选择,使过程累积误差大大减少,利用反馈思想引入修正系数对待定位节点的初始估算位置进行修正,有效地克服了定位精度对网络拓扑的依赖.仿真实验结果表明,ConDVHop算法在均匀网络和非均匀网络中都表现出良好的性能,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案.     

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%。