山谷地形无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

无线传感器网络在森林防火、目标追踪、灾难预警、环境监测等应用中,节点定位是关键技术之一。对山谷地形中无线传感器网络三维DV-Hop定位算法进行了研究。通过对三维DV-Hop定位算法误差分析,找出产生误差的主要原因,提出了相应的改进算法。仿真实验结果证明:改进后的算法提高了节点定位精度,并指出了在山谷地形应用三维DV-Hop定位算法时锚节点比例的参考值。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法

节点定位技术作为无线传感器网络的核心技术之一,为目标监测、识别及跟踪等做技术支撑。本文重点研究无线传感器网络中最广泛应用的DVHop(Distance Vector-Hop)经典算法,及针对定位精度低的不足提出的改进DVHop定位算法。     

基于马鞍地形的无线传感器网络节点定位算法

无线传感器网络三维DV-Hop定位算法直接应用于山区地形会存在较大的节点定位误差。对此本文提出了基于山区马鞍地形的节点定位算法NLA-ST。该算法首先利用双曲抛物面函数拟合山区马鞍地形,然后应用三维DV-Hop定位算法计算节点初始位置,并将该初始位置垂直投影到马鞍地形表面。对投影节点坐标的非线性方程组进行了推导,并采用数值解法实现对节点最终坐标的计算。仿真实验表明,NLA-ST定位算法受马鞍地形参数影响较小且具有较高定位精度,能够有效满足实际应用需求。     

适应山头地形的无线传感器网络三维定位机制

使用三维DV-Hop算法对无线传感器进行定位时,存在定位误差较大且不稳定的问题,使三维DV-Hop算法的实际应用能力较差.提出了适应山头地形的无线传感器网络(WSNs)非测距三维定位算法.应用山头地形的特点,将最小二乘法所求得的结果进行投影处理,大幅度提高了定位的精确度.在模拟山头地形的环境中进行仿真实验,相对定位误差为35％左右,比三维DV-Hop算法的相对定位误差有较大幅度的降低,有较高的实用价值.     

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。     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

在众多定位技术中,DV-Hop定位算法是应用最广泛的算法之一,它实现简单,对节点硬件要求较低,但该算法使用跳段距离代替实际距离,而平均每跳距离的计算精度受网络的连通度、节点密度等影响。针对DV-Hop定位算法的缺陷,提出修正平均每跳距离和估计距离来提高定位精度的改进算法,并在3种不同的节点分布环境下进行仿真。仿真实验结果表明,改进后的算法定位精度得到了有效的提高。     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络实现无测距节点定位的一种典型方法,针对其定位精度和覆盖率的不足,提出了一种按节点优先级进行定位并升级为新锚节点的改进算法;该算法是从第二轮次开始增加一次新锚节点广播,由各未知节点根据自身所收到的新旧锚节点广播的多少来确定其优先级,选择该轮次中优先级最高的节点按DV-Hop算法实现定位并升级为新锚节点;仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于RSSI比值修正的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对传统原DV-Hop算法未考虑因邻居节点间分布不均直接使用跳数来估计每跳距离而导致对未知节点到信标节点的距离估算造成较大的误差,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)比值修正距离估计定位算法,把RSSI作为节点间欧氏距离的比征来修正每一跳的距离.仿真实验表明:该改进算法在几乎没有增加通信开销的前提下有效地提高了DV-Hop定位精度,同时增强了算法的环境适应性.     

适应山头地形的无线传感器网络节点定位算法

典型的三维DV-Hop算法应用在山头地形上,定位误差大,难以满足实际应用需求。提出了一种适应于山头地形环境的无线传感器网络三维定位算法,首先由三维DV-HOP算法求出节点的初始位置,然后将该初始位置投影到山头地形表面进行矫正。通过椭圆抛物面模拟山头地形进行仿真,实验显示改进算法节点定位误差小,精度高,具有较好的应用前景。     

基于近似投影效正的无线传感器网络三维定位机制

针对三维DV-Hop无线传感器定位算法存在定位误差较大的问题,提出了近似投影校正的无线传感器网络非测距三维定位算法。充分利用已有的地形特点,将经典的三维DV-Hop算法所求得的结果进行近似投影,尽可能投影到离地形表明较近的地方,大幅度减小了定位误差。用二维高斯分布密度函数模拟山头地形的场景中,相对定位误差为35%左右,较大幅度提高了定位精度,有较高的实用价值。