基于跳数加权与跳距优化的3D-DVHop定位算法

为降低定位成本及计算量,在三维空间中常使用无需测距的3D-DVHop算法定位节点,而算法自身对跳数与跳距计算产生的误差会导致无法有效降低平均定位精度值,为此提出一种基于跳数加权与跳距优化的3D-DVHop定位算法,利用节点接收与传送的RSSI值有所差异,将两者商值作为跳数权值用以优化跳数值.结合跳数值使用算术平均法计算...     

改进的三次修正DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法是一种定位误差较大的无需距离算法,而各改进算法仍存在较大误差,对此提出一种对未知节点位置进行3次修正的定位算法,该算法根据原始算法定位的缺点与特点,首先根据RSSI测距的理念,来对跳数进行连续性划分,其次提出一种平方误差适应度函数的策略,再对各锚节点在跳距适应度函数的计算中加入跳数-距离匹配因子对适应度函数进行加权,以获得更准确的跳距值,随后使用优化的跳数、跳距定位锚节点和未知节点,未知节点根据周边锚节点的偏差值采用新的锚节点反馈策略进行坐标的第1次修正,在该修正坐标处使用泰勒展开式进行展开寻优,得到未知节点坐标的第2次修正值,最后加入场景性限制条件,将不符合实际的坐标值进行修正得到未知节点的第3次修正坐标值,经实验证明,该算法在3种测试条件下均具有十分优越的定位性能.     

融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中跳距计算不精确以及最小二乘法求解不能达到最优无偏状态导致定位不准确的问题,提出一种融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法,并给出了最优化锚节点的概念。该算法首先选取每个未知节点周围所有锚节点中平均跳距最小的锚节点作为最优化锚节点;然后选取其余任一锚节点与未知节点构成三角形,将最优化锚节点到未知节点的边作为三角形中的最优化边;其次利用余弦定理计算其余锚节点到未知节点的距离,达到优化跳距的目的;最后利用正余弦优化算法改进最小二乘法,利用正余弦函数的波动性寻找未知节点的最优位置。实验结果表明,该算法相比于传统DV-Hop定位算法和DV-Hop改进算法,定位误差明显降低。     

基于节点RSSI值与临界RSSI比例的跳数修正和跳距重估的DV-HOP算法

为了减少传统DV-Hop定位算法对未知节点定位时产生的较大误差,提出了一种基于节点RSSI值与临界RSSI比例跳数修正和跳距重估的DV-HOP算法。首先,采取节点RSSI值与临界RSSI比例来修正跳数,得到修正后的跳数;然后利用修正后的跳数求解跳距均衡系数对平均跳距进行穷尽三角组合加权修正,得到修正后的跳距;最后,将修正后跳距与通信半径进行比较,偏差最大和最小的跳距不参与计算,再求剩余跳距值的均值得到平均每跳距离。仿真结果表明：在相同的网络环境下,与经典的DV-Hop算法相比,文中算法仅需要节点通信芯片具有RSSI指示功能,并不需要其它额外的硬件,有效降低了定位误差;与其他DV-Hop修正算法相比,该算法同样也具有降低定位误差的优势。     

无线传感器网络中改进的DV-Hop定位算法

针对传统距离矢量跳(DV-Hop)算法中平均跳距的误差以及未知节点与锚节点之间估计距离的误差,提出了一种改进算法.通过筛选参与锚节点平均跳距计算的锚节点减小引入误差,并对其进行加权处理以提高精度;根据未知节点与锚节点之间的跳数计算未知节点平均跳距;依据平均跳距作用域,计算锚节点到未知节点的距离.仿真结果表明:在不增加硬件开销的条件下,改进算法有效减小了定位误差.     

基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法

针对传统3DDV-Hop算法对未知节点定位误差较大的问题,研究人员提出了各类基于跳数、跳距计算方法进行改进的定位算法,但这些算法中对跳数、跳距计算的改进方法有待优化且未二次求精未知节点坐标;为此,提出一种基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法,该算法通过为节点设定3类通信半径以及跳距加权以减少跳数、跳距计算误差,并构建正方体交叉区域对未知节点坐标进行二次求精。通过实验结果对比分析可知：本文所提基于三维坐标修正的改进型3DDV-Hop定位算法对未知节点平均定位误差确有显著降低。     

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。     

全局跳数优化与跳距误差修正的DV-Hop改进算法

针对DV-Hop算法跳距估算误差积累所导致的定位精度问题,提出一种基于全局跳数优化与跳距误差修正的DV-Hop改进算法。该算法首先利用节点的通信半径与影响节点跳数的相关参数对全局跳数值进行协同优化,以使节点间的跳数趋于合理。然后根据最佳指数的最小均方误差准则计算平均跳距,并与单跳平均误差共同修正平均跳距,以进一步降低平均跳距的误差。实验结果表明,该算法能够有效的降低误差累积的影响,提升未知节点的定位精度,对比DV-Hop算法与相关文献,该算法的节点定位效果更好。     

基于多通信半径的加权DV-Hop改进算法

针对网络拓扑结构不规则的无线传感器网络中经典DV-Hop定位算法计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出一种基于多通信半径修正跳数,加权修正未知节点平均跳距的改进算法。首先对通信半径进行分级细化,利用多级通信半径修正信标节点到信邻节点的跳数信息。再根据信标节点与未知节点的距离,对能与未知节点通信的每个信标节点进行平均跳距加权处理,并将每个加权后的平均跳距参与未知节点平均跳距的计算,使未知节点的平均跳距更符合实际网络情况。仿真结果表明,在相同的网络拓扑结构下,改进的定位算法有效提高了传感器节点的定位精度。     

融合RSSI跳数量化与误差修正的 DV-Hop改进算法

为了提高DV-Hop算法在非均匀网络中的定位精度,提出一种基于RSSI跳数量化与误差修正的DV-Hop改进算法。改进算法首先利用节点间RSSI值与基准RSSI值的比值量化节点间跳数,使整数跳数转化为连续跳数,并在量化跳数的基础上对锚节点平均跳距进行重估,然后对各锚节点平均跳距进行加权处理以修正未知节点平均跳距。最后利用未知节点与最近锚节点的距离关系对未知节点坐标的估计误差进行修正,以进一步降低节点的定位误差。实验结果表明,相较于DV-Hop算法及相关文献,改进算法在相同的网络环境下能够有效降低累积误差对距离估算的影响,提升未知节点定位的精度,在不增加硬件开销的情况下,改进算法的相对定位误差比DV-Hop算法平均下降了20.7%。     

基于多通信半径的加权DV-Hop定位算法

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的定位技术,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DV-HOP 定位算法,并在加权算法基础上,引入多通信半径广播方法细化节点间的跳数,最后提出了一种基于加权DV-HOP的改进型RWDV-Hop定位算法。仿真结果证明,加权DV-HOP在定位精度上比DV-HOP算法提高了7.3%,改进型RWDV-HOP在定位精度上比加权DV-HOP算法提高了6.7%。     

跳数加权DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中距离估计误差对定位结果的影响,提出了一种信标节点优选方案和跳数加权DV-Hop定位算法。首先通过设定跳数阈值,保留跳数较少的信标节点,然后剔除近似在一条直线上的信标节点,完成信标节点优选,避免未知节点无法定位的情形。此外,利用Friis模型推导出距离估计误差与信号传播跳数之间的映射关系,采用传播跳数作为加权因子对定位结果进行了修正。仿真结果表明该算法降低了距离估计误差对定位精度的影响,提高了定位精度。     

距离误差加权与多通信半径的蝙蝠优化定位算法

传统DV-Hop定位算法存在明显的定位误差,改进的粒子群优化算法由于易陷入局部最优、局部收敛过慢等问题无法满足节点的定位精度要求.针对于此,通过设置跳数阈值优选锚节点以排除异常锚节点对定位精度的干扰;引入多通信半径广播方法修正最小跳数;采用距离误差和跳数归一化思想修正平均跳距;通过利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等三方面改进蝙蝠算法,并利用改进的蝙蝠算法定位未知节点.仿真结果表明,相比传统DV-Hop、BIDV-Hop、GAPSODV-Hop等3种算法,本文改进的定位算法有效降低了定位误差,提高了定位精度.     

基于跳距修正与狮群优化的WSNs三维定位算法

针对DV-Hop在三维空间中存在定位误差,为提高节点定位精度,提出一种基于跳距修正和狮群优化的WSNs三维定位算法(HCLSO-3D).首先,通过多通信半径传播,对节点跳数进行精确划分,得到优化跳数值.其次,使用相似路径搜索算法获取与待定位节点到相应锚节点之间最相似的锚节点对的路径,对此路径平均跳距值进行修正,得到待定...     

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.     

基于DV-Hop定位算法的改进

针对DV-Hop算法采用跳数乘以平均每跳跳距估算节点间的跳距,利用三边测量法或极大似然估计法估算节点坐标信息,算法过程存在缺陷从而造成定位误差过高的问题。为此提出一种基于节点密度区域划分的DV-Hop改进算法（DZDV-Hop）,依据网络的连通度和节点密度限制参与估算的信标节点的跳数,采用加权质心法估算定位坐标。Matlab仿真测试结果表明,在相同的网络硬件和拓扑结构环境下,改进后的算法能有效地减少节点通信量,且平均定位误差率比传统的DV-Hop算法减少了13.6%左右,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.     

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。