WSN中一种改进的DV-Hop节点定位算法

DV-Hop算法是一种经典的距离无关的无线传感器网络节点定位算法.详细分析了DV-Hop算法的定位过程,针对其局限性提出一种改进的DV-Hop算法.该改进算法在传统DV-Hop算法的第一阶段采用分簇策略以减小通信开销和分组冲突概率,并且用拟牛顿优化算法代替传统的最小二乘法计算节点位置,最后用Matlab7.0进行仿真....     

WSN节点定位算法改进研究

在无线传感网络(WSN)中,节点的定位是一个非常之关键的问题,而DV-Hop算法是节点定位诸多算法中最主要的一个算法,但它计算未知节点到锚节点的距离时存在些许问题,所以提出了一个新的计算节点间距离的方法,考虑到在未知节点到锚节点路径上三个连续的节点所形成的角度的影响,使得距离的计算更精确.通过仿真可以得知这个改进算法能有效地提高未知节点定位的覆盖率和精度.     

一种用于库区环境监测的WSN节点定位算法

针对库区复杂的环境监测进行研究。在构建适用于库区特定环境的无线传感器网络监控系统下,针对节点定位精度和使用寿命的要求,采用改进后的最小二乘法对节点坐标进行求精,在保证定位精度的同时降低节点能耗。仿真结果表明,本算法能够有效的保证定位精度,实现预警位置的精确定位。     

DV-Hop节点定位算法研究与改进

在节点随机分布的无线传感器网络中,DV-Hop定位算法存在较大的误差。针对DVHop在智能停车场中定位精度不足的缺点,通过研究信标节点间估计距离和真实距离的误差,提出了改进的算法。改进后的算法修改了网络的平均跳段距离和未知节点坐标的估计范围,并用双曲线法取代了三边定位法,采用Max方法布置信标节点,克服了原算法在智能停车场定位中误差较大的缺点。     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

无线传感器网络中基于无需测距的节点定位算法定位精度不高,一般应用在粗精度定位中。为了提高基于无需测距的DV-Hop算法定位精度,利用最小均方差准则改进算法,通过修改指数值精化平均每一跳距离,提出不同通信半径、不同锚节点覆盖率下的最佳指数值概念,并应用在一种锚节点均匀分布环境中,进一步提高定位精度。MTLAB仿真结果表明,在最佳指数值下,改进的算法在不同锚节点覆盖率、不同通信半径下能提高定位精度,同时不会增加节点能量消耗与硬件成本。     

基于改进DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法

针对DV-Hop距算法定位误差大的难题,提出一种改进离估计误差,并利用DV-Hop的传感器节点定位算法。首先修正知节点与信标节DV-Hop算法对节点进行定位;然后对进V-Hop算法定位误差行校正,最后在Matlab 2012平台上对算法性能进行仿真分析。仿真结果表明,本文算法可以较好地克服DV-Hop算法存在的不足,提高了传感器节点的定位精度。     

一种无线传感器网络中 DV-Hop定位的改进算法

针对无线传感器网络中经典定位算法 DV-Hop 存在定位精度低的缺陷,提出了一种改进算法。在传统 DV-Hop 算法的基础上,首先采用最小均方误差准则校正信标节点的平均每跳距离,然后对各未知节点到参考信标节点的平均每跳距离进行加权处理,最后通过参数分析,对未知节点进行位置修正。仿真实验结果表明,改进算法相比于传统的 DV-Hop 定位算法以及已有的改进算法具有很高的定位精度,并且无需增加额外的硬件设施。因此在工程上具有很好的实用性。     

WSN中基于最佳指数的加权DV-Hop算法

DV-Hop算法是一种低成本、低定位精度的无需测距定位算法,在粗精度定位中应用广泛。为提高DV-Hop算法定位精度,从减小锚节点的平均每一跳距离误差和减小未知节点平均每一跳校正值误差两方面考虑。首先,用最佳指数值下的公式计算锚节点平均每一跳距离。然后,将未知节点的校正值加权处理,使所有的锚节点根据与未知节点距离的远近影响校正值的大小。MATLAB实验证明,改进的基于最佳指数值下的加权DV-Hop算法比DV-Hop算法、加权DV-Hop、最佳指数值下DV-Hop算法定位精度分别提高2%左右、1.65%左右、1.15%左右,同时不会增加网络硬件成本。     

基于邻居节点相似度的改进DV-Hop节点定位算法

针对DV-Hop定位算法存在的定位精度较低的不足,提出了邻居节点相似度概念,克服了DV-Hop定位算法中节点间距离区分度单一的缺点,同时在多跳通信中,考虑了通信路径的情况,将DV-Hop算法直接计算折线距离代替实际中直线距离这一不足,采用余弦定理和邻近节点相似度对其进行修正。从而实现了对DV-Hop算法的改进,提高了定位精度。最后对改进后的算法和DV-Hop算法以及参考文献中的算法进行仿真比较,结果表明:改进后的算法较DV-Hop算法在节点定位精度上提高了30%以上。     

基于顽健估计的室内节点定位算法

针对室内强噪声环境高精度、高顽健性定位问题,把顽健估计理论和变尺度法应用于室内定位,提出了基于顽健估计的室内节点定位算法.该算法依据余差大小,采用权值自适应调整机制,对有效测量数据进行保权处理,对可利用测量数据进行降权处理,对有害测量数据进行淘汰处理.采用具有2次收敛特性的变尺度法对目标代价函数进行最小优化,实现节点快速定位.实验表明,该算法具有良好定位精度和定位顽健性,明显优于未采用顽健估计的普通最小二乘定位算法.     

无线传感器网络中分阶段的无需测距定位算法

为了提高无线传感器网络中基于无需测距算法定位精度,改进质心算法和DV-Hop算法,定位过程分为两个阶段:第一阶段在最佳通信半径与最佳阈值下,用基于阈值的优先质心算法定位部分节点;第二阶段在最佳通信半径与最佳指数值下用DV-Hop算法定位剩余节点。将算法应用在一种锚节点人工部署环境下,并与其他算法对比。MTLAB仿真结果表明,改进的算法在不增加泛洪次数、计算量和网络硬件成本下能提高定位精度,同时实现100%定位。     

DV-Hop定位算法的研究与改进

DV-Hop算法是一种无需测距的节点定位方式,其在无线传感器网络中存在较大定位误差.本文引入细化半径的节点通信思路,从而细化最小跳数值,期待改进原算法的不足.大量仿真结果说明:平等仿真前提下,改进算法在没有大幅度增加算法繁琐度的背景下,定位误差有了大幅降低,定位精度得以提升.     

CORDIC算法在星图目标质心提取中的应用

为了能够快速而精确地实现对星图目标的质心提取,采用质心提取算法中具有较高精度的高斯曲面拟合算法,利用CORDIC算法来设计其中的对数运算模块,取代以往的查找表结构算法.通过ModelSim仿真,表明该运算模块能够以流水线的方式对数据进行连续处理,实时性较好.最后在FPGA硬件平台上进行验证,对一幅512×512像素的星图进行星点目标质心提取,试验结果显示该模块的计算误差在0.005个像素以内,定位精度要高于传统的质心法,而流水线的设计结构使其具有更快运算速度.     

基于节点密度的改进型DV-Hop算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络中一种常用的基于非测距定位技术,该算法使用平均跳距表示实际距离,在实际应用中造成很大的误差和节点能耗。为此,分析了加权的DV-Hop定位算法,提出了基于节点密度的定位算法,根据未知节点的邻居节点数,修正了平均跳距。仿真结果证明,加权DV-HOP在定位精度上比DV-HOP算法提高了5.3%,基于节点密度的定位算法在功耗上比DV-HOP算法减少了20.7%。     

无线传感器网络中基于DV-Hop定位算法的改进

根据信标节点到达未知节点的跳数信息,将未知节点接收到的信标节点划分为3个级别,即到达未知节点跳数为1的节点为第一级节点、跳数为n的节点为第二级节点,剩余的为第三级节点。为此,在未知节点的信息表中定义了两个计数器,即counter1和counter2。计数器的值不同,意味着所选择的定位方法也有所区别。此外,跳数为1的情况下,引入了接收信号强度指示(RSSI)模型进行定位。同时,文章也详细阐述了对传统的DV-Hop算法的改进。     

基于跳数修正和跳距调整的 DV-Hop定位改进算法

针对DV‐HOP算法定位精度不高、对网络拓扑要求较高的缺点,提出一种新的改进算法,主要做了以下三个方面的工作：利用基于测距的RSSI方法对跳数信息进行调整;通过剔除远距离的信标节点从而减少了因路径上跳数过多所造成的误差积累;通过加权处理各信标节点的平均跳距来得到定位节点平均跳距。仿真结果表明,在不增加额外硬件开销的前提下,算法的定位精度有了明显提高,是一种可行的无线传感器节点定位解决方案。