基于RSSI测距的DV-Hop算法

由于DV-Hop算法在不均匀网络中节点定位精度不高,以及RSSI算法受环境因素影响较大,将RSSI算法与DV-Hop算法相结合,提出一种利用RSSI测距技术改进DV-Hop的算法-----BRDV-Hop算法.该算法应用RSSI测距技术,定义信标节点的平均跳距误差,并利用信标节点的平均跳距误差对未知节点与信标节点之间的距离进行修正,从而达到减小定位误差的目的.仿真结果表明,与标准的DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点硬件的基础上,改进算法能有效降低定位误差.     

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.     

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。     

无线传感网络中基于测距修正的定位算法

为了提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于测距修正的无迹卡尔曼滤波优化定位算法UKF-DV-Hop(Unscented Kalman Filtering Localization algorithm based on modifying average hop distance).UKF-DV-Hop算法先对信标节点广播的信息包进行改进,然后对跳距误差进行加权处理,进而减少测距误差,再利用最小二乘法估计未知节点位置,最后再利用无迹卡尔曼滤波UKF滤波优化节点位置.实验结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,提出的UKF-DV-Hop算法的归一化平均误差率下降了约40%.     

基于跳数修正的DV-Hop改进算法

针对无线传感器网络DV-Hop定位算法在实际应用中定位误差较大的问题,提出一种基于跳数修正的改进算法。在引入限跳机制的条件下,按未知节点与信标节点间的跳数值分类估算,对1跳区域内的节点采用RSSI测距技术,对于节点间跳数值大于1跳的节点,则利用信标节点间实际距离与估计距离的误差值修正平均每跳距离。仿真实验表明,在相同的网络条件下,与原DV-Hop定位算法和其他改进算法相比,改进后的算法能更有效地减少跳距估算带来的定位误差,提高平均定位精度并保持较好的算法稳定性。     

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.     

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。     

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。     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法以平均跳段距离代替实际直线距离而导致定位误差较大这一问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法.在改进算法中,锚节点通过实际距离和估计距离的误差来修正每跳平均距离.改进DV-Hop节点坐标计算方法,摒弃传统的三边定位算法而采用新的二维双曲线定位算法计算节点坐标.最后求得包含误差修正值的最终节点坐...     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

为了解决DV-Hop算法定位精度低的问题,提出一种分轮优化的改进DV-Hop定位算法。首先通过跳数阈值限制锚节点广播信息的范围;其次用每轮锚节点的平均每跳距离误差来修正锚节点的平均每跳距离;然后通过共线度检测区域,找出适合定位的锚节点组;再用三边测量法计算出参与定位的每组锚节点组的定位结果,用所有锚节点组定位结果的均值作为未知节点的估计位置;最后把本轮定位的未知节点升级为新的锚节点,进行下一轮定位。仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件开销的基础上,减小了定位误差,有效地提高了定位精度。     

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.     

一种改进无线传感器网络的DV—Hop定位算法

DV—Hop算法是非基于测距定位技术的典型算法之一。该算法的实质是：用跳段距离代替实际距离。但同时,这也是产生误差的主要原因。为了降低算法的误差,提高定位精度,文中提出了一种改进的DV-Hop定位算法。改进的算法中引入了信标节点的平均每跳误差并对测距误差进行加权处理。经过MATLAB仿真分析表明,在相同的仿真环境中,改进的DV—Hop算法其误差明显下降,平均定位精度比原算法及部分现有改进算法提高30％。