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。     

面向环境监测的WSN节点定位技术研究

WSN节点定位在无线传感器网络研究中意义非凡,设计出一种精确的定位算法是当今的重大挑战。传感器节点采集的数据只有在获取到节点的位置信息后才有意义,结合环境监测特点和应用需求,DV-Hop(Distance Vector-Hop)算法因其受环境影响相对较小,无需大量硬件开销,适用于环境监测场景。针对传统DV-Hop算法定位精度不高的问题,提出基于加权因子的混合DV-Hop算法——HDV-Hopw,其采用两种策略对传统DV-Hop算法进行改进。首先,通过对信标节点的平均每跳距离进行加权处理,减小平均每跳距离带来的误差;然后,将未知节点位置估计转换成目标优化,采用混合GA-PSO算法对未知节点的坐标进行优化,通过限制初始种群的可行域以及改进初始种群的质量来提高算法的定位精度。仿真实验结果表明,在没有增加额外硬件设备的情况下, 相比于DV-Hop算法 ,HDV-Hopw算法的 定位误差平均降低了11%左右。     

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。     

基于跳数修正与LM优化的DV-Hop改进算法

针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下,跳数与跳距估计存在误差的问题,提出了一种名为ILDV-Hop的改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值,提出了一种全网络的有效跳距。其次在信标节点与未知节点间多跳计算过程中增添了修正值,同时利用接收信号强度指示(RSSI)值优化单跳值的大小。最后采用列文伯格-马夸尔特算法估计未知节点的最优位置。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法以及基于拟牛顿迭代的DV-Hop算法相比,ILDV-Hop算法的定位误差分别减小了23%与10%左右,定位精度有了显著的提高。     

基于RSSI测距和DV-HOP误差修正的WSN节点定位

针对DV-Hop算法定位精度受节点分布均匀度影响较大的问题,设计了一种基于RSSI测距和DV-Hop误差修正的传感器节点定位算法;首先采用RSSI接收信号强度值实现对跳数加权,以更好地反应跳段之间的间距;然后通过RSSI对锚点之间的距离进行测距,通过引入平均每跳误差,改善原有的锚点跳距计算方法,使得修正后跳距误差较原有方法大为降低;仿真实验表明,文中方法在节点非均匀分布且不增加硬件设备前提下,大大提高了定位精度,与文献[8]和传统DV-Hop算法相比,其定位误差分别降低了37.8%和25.5%,具有很强的实用性。     

锚节点选择和距离修正的DV-Hop定位算法

为了更好地解决DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种改进DV-Hop定位算法;首先利用共线性阈值选取锚节点参与位置估计;然后对实际距离和估计距离的误差采用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,再用加权修正距离值;考虑到未知节点到锚节点路径与锚节点间路径有重合的情况,用算术平均值计算平均跳距;最后采用二维双曲线定位算法来提高定位精度;仿真结果表明,与传统DV-Hop相比,改进算法在定位稳定性、覆盖率和定位精确度方面都得到了提高.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

在传统DV-Hop算法中,未知节点仅接收最近锚节点估计的平均跳距,增加了平均跳距估计误差,导致定位误差较大。针对该问题,提出一种改进的DV-Hop算法。该算法在计算未知节点到各锚节点的跳数和距离时,对未知节点接收的多个锚节点的跳段距离进行加权,获得较优平均跳距。同时修正定位得到的未知节点坐标,将已定位的未知节点升级为锚节点,并参与到其他未知节点的定位中。Matlab仿真结果表明,改进算法的定位精度比传统DV-Hop算法提高了10.26%~15.38%,较冯江等人提出的改进算法(计算机工程,2012年第19期)提高了2.0%~3.78%。覆盖率比传统DV-Hop算法提高了8.6%~12.7%,较张静等人提出的改进算法(计算机应用,2011年第7期)提高了约1.3%。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间距离,针对算法过程存在缺陷导致定位误差较大的问题,在不改变原算法的步骤,也不需要额外增加硬件设备的条件下,从两个方面对传统DV-Hop定位算法进行了改进:一是基于节点的通信半径对节点间的跳数进行修正;二是借助信标节点间的估计距离与实际距离的偏差对平均每跳跳距进行修正。仿真实验表明,在相同的网络环境下,改进后的算法与传统算法相比定位误差减少了15%左右;与另外一种利用估算出的理想跳数值对信标节点间的实际跳数值进行修正的改进算法相比,定位误差也有5%~7%的降低。实验结果表明所提出的改进算法能更有效地降低节点间的距离估算误差,提高定位精度。     

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.     

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.     

基于跳距优化的改进型DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络节点定位的关键技术之一.传统DV-Hop定位算法节点定位,因跳数计算和跳距估计产生偏差,影响定位误差,为了提高定位精度,提出一种改进型定位算法.改进算法引入多通信半径方法细化节点间的跳数,计算未知节点平均跳距时,剔除孤立节点,并对利用锚节点得到的平均跳距进行加权归一化处理,使得未知节点定位精度提高.仿真结果显示,改进算法在不明显提高算法复杂度与通信量的基础上大大提高了定位精度.     

一种基于加权处理和误差修正的DV-Hop定位算法研究

针对传统的DV-Hop算法在定位过程中出现的容易引起误差的问题,提出了一种综合考虑所有信标节点的平均跳距并引入权值修正,将信标节点当作未知节点计算误差进而优化精度的距离估计算法,使网络平均跳距和节点位置估计值更加准确。通过相关仿真实验表明:改进算法优化了原算法的定位精度和定位稳定性,达到了预期目标。     

基于平均跳距的水下传感器网络节点定位算法

在分析DV-Hop定位算法优缺点的基础上,针对其平均跳距误差大的不足,提出一种基于平均跳距的水下传感器网络节点定位算法. 该算法对平均跳距进行两次改进. 首先,锚节点利用边界锚节点和其一跳邻居的锚节点计算平均每跳距离. 其次,未知节点收到各锚节点的平均距离广播分组包,根据其到各锚节点的跳数按权重比例公式计算出最终的平均每跳距离. 仿真实验表明,经过两次改进,该算法优于传统DV-Hop定位算法,提高了定位精确度.     

基于最优跳距处理策略的无线传感器网络智能定位算法

针对传统DV-Hop算法存在较大定位误差及忽略锚节点自身误差的问题,提出了一种基于最优跳距处理策略(PSOHD)的智能定位算法。该策略充分考虑了网络拓扑结构和锚节点自身误差对定位精度的影响,首先对锚节点引入两个通信半径,并分别统计每个锚节点通信半径范围内的节点数;然后采用加权最小二乘估计修正锚节点间的平均跳距;最后对用于未知节点位置估计的平均跳距进行筛选并加权处理。另外在定位阶段引入了粒子群优化(PSO)算法对未知节点进行定位。仿真结果表明,在适当增加节点能量消耗的条件下,改进算法的定位精度有明显改善,是一种可行的无线传感器网络(WSN)节点定位的解决方案。     

WSN中DV-Hop节点定位算法的改进

为降低传统DV-Hop算法对未知节点估算距离的误差,提升WSN中的未知节点定位精度,提出一种基于未知节点估算距离修正的DV-Hop改进算法.该改进算法首先对节点的平均每跳距离进行修正,并根据节点分布和节点间邻居关系的特点引入节点远离度的概念,以区分未知节点和邻居锚节点的距离,降低估算距离的误差;然后对最小二乘法的误差进行修正,并利用邻居节点的通信范围限制关系对未知节点估算坐标的误差进行修正,以进一步减小未知节点的定位误差.实验结果表明,与传统DV-Hop算法及相关文献相比,改进算法可以有效减小未知节点估算距离的误差,提升未知节点定位的精度.     

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.     

DV-Hop测距修正的定位算法研究

针对DV-Hop测距定位精度不准问题，提出基于DV-Hop测距修正的对数搜索（improved DV-Hop Ranging-based Logarithmic Search，DH-RLS）定位算法。DH-RLS算法利用锚节点间的真实距离信息估计跳距误差，修正跳距值，提高测距精度。利用质心定位算法估计未知节点的位置，并将此位置作为搜索起点，再利用搜索目标函数进行搜索，直至搜索到具有最小距离误差和的点。仿真数据表明，DH-RLS定位算法的归一化平均误差低于同类算法。通过对测距修正，降低了测距误差，同时利用搜索目标算法提高了定位精度。     

无线传感器节点加权平均跳距定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,在DV-Hop算法基础上提出一种加权平均跳距定位算法IDV-Hop(Improved DV-Hop).根据 DV-Hop使用简单平均跳距计算节点间距离,导致较大误差这个特点,为了减少误差新算法采用加权平均跳距代替简单平均跳距.仿真实验结果表明,与DV-Hop算法相比,IDV-Hop算法有效地减少了距离计算带来的误差,提高了定位精度,能更好地满足实际应用的需求.