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.     

基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法

为了提升传统DV-Hop算法对无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中未知节点的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法IDV-Hop-GSAL(Improved DV-Hop Ranging-based Genetic-Simulated Annealing Localizatio).IDV-Hop-GSAL算法引入节点相近度概念,进而修正DV-Hop测距值,再利用最小二乘法求解未知节点的初始解.然后,建立基于未知节点位置为参数的数学模型,再利用遗传模拟退火算法优化初始解,从而得到获取未知节点的最优位置.仿真结果表明,与传统的DV-Hop+LS算法相比,提出的IDV-Hop-GSAL算法降低了平均定位误差.     

基于遗传算法WSN节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题.针对无线传感网络由于位置信息等原因而造成节点定位误差较大,精确度不高等问题缺陷,提出了一种改进的基于遗传算法优化DV-hop定位算法,并将算法应用在无线传感网络节点定位中,算法首先利用节点间的距离和锚节点的位置,在距离无关定位算法的最后一个阶段,采用遗传优化算法对DV-hop算法定位得到位置进行校正,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上有效提高定位精度和扩大定位范围,仿真结果表明,改进的网络节点定位算法定位误差小和定位范围广等性能,与原始的DV-Hop定位算法相比定位误差明显减小,精度明显提高.表明算法是一种高效节能的定位算法.     

无线传感器网络自定位算法的研究

节点自定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,文章主要针对DV-Hop算法中定位精度的不足提出一种基于功率控制的改进算法。将RSSI和DV-Hop相结合,把传统DV-Hop算法中的跳数用虚拟距离代替,通过实际距离与虚拟距离的比例来修正平均每跳距离。为了减小定位误差和提高定位覆盖率,该文将锚节点分布在区域四周,并且将已定位的未知节点升级为锚节点。经仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进后的算法可以有效提高定位精度。     

一种基于优化算法的无线传感器网络定位算法

该文提出一种基于遗传模拟退火算法的定位算法。在现有的定位算法中,DV-Hop算法的硬件开销小,但定位精度不高,当网络中节点的跳数大于或等于2时,未知节点与锚节点之间的估计距离会产生较大的误差,为此本文将遗传模拟退火算法用于DV-Hop算法中,以提高节点间的平均每跳通信距离估计精度,进一步提高定位精度。仿真结果与分析表明,新算法的定位精度有一定的提高。     

基于蛙跳算法的DV-Hop定位改进

为减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,针对DV-Hop中平均每跳距离的计算方式进行了改进,利用蛙跳算法来求解平均每跳距离,使其更接近实际值,从而提高最终定位结果的精确度。仿真结果表明,改进DV-Hop算法在不增加硬件开销的基础上,能有效提高定位精确度,降低定位误差,具有较好的稳定性,是一种实用的无线传感器网络节点定位方案。     

基于蚁群粒子群混合的无线传感器网络定位算法

在无线传感器网络免于测距的定位算法中,DV-Hop算法是典型算法之一,蚁群粒子群算法(ACOPSO)通常被用来作全局优化;为了降低定位误差,提高定位精度,新算法先用DV-Hop算法估量未知节点与锚节点的测量距离,蚁群粒子群算法(ACOPSO)作后期优化,最小化DV-Hop的适应度函数,从而实现基于不同的距离或路径测量方法的优化;经过Matlab仿真分析表明,在相同的仿真环境中,新算法产生的平均定位误差比EV-Hop算法和基于粒子群的定位算法产生的平均定位误差更低,有效地提高了定位精度.     

基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络(WSN)定位算法中的经典DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出一种基于粒子群优化修正平均每跳距离的DV-Hop优化算法.该算法在以下三个方面进行改进:对于每个锚节点平均跳距计算,加入各个锚节点权重;提出主节点定义,网络拓扑结构将被考虑得更加全面,更好地权衡局部和全局特点,以此方法计算节点估计距离;提出中心学习策略,加入逃逸因子,避免粒子陷入局部寻优,最后用改进的粒子群算法代替极大似然估计法定位节点坐标.通过Matlab仿真软件验证,与原始DV-Hop和PSO-DVhop比较,结果分析此算法具有优越性和可行性.     

基于蝙蝠算法的DV-Hop定位改进

无线传感器网络DV Hop定位算法在定位过程中,由于待定位节点和锚节点之间的估算距离存在误差,这就使得定位结果必然会有误差,因此定位问题的本质就是最小化定位误差;蝙蝠算法是一种具有良好性能的智能优化算法,根据节点间的距离和锚节点的位置,应用蝙蝠算法对DV-Hop的定位结果进行了优化;基于蝙蝠算法的DV Hop优化,无需额外增加硬件设备和节点间的通信数据量;仿真实验证明,应用蝙蝠算法改进的DV-Hop定位较原始DV Hop定位平均提高定位精度35％以上.     

节点分布对无线传感器节点定位性能的影响

为了提高无线传感器节点的定位准确性,针对当前算法没有考虑节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,提出一种考虑节点分布的无线传感器节点定位算法。分析节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,估计锚节点之间的实际距离和估算距离的误差,并采用DV-Hop算法进行初步定位,综合学习粒子群算法对DV-Hop算法的定位误差进行修正,采用多个实验对算法性能测试。实验结果表明,无论在节点分布均匀或分布不均匀条件下,该算法可以较好地修正DV-Hop算法定位误差,均明显提高了未知传感器节点的定位精度。     

一种基于误差修正的改进DV-Hop算法

节点定位技术是无线传感器网络中的一项关键技术,针对DV-Hop算法对不规则随机分布网络定位误差较大的问题,提出了一种基于误差修正的改进算法。该算法借鉴差分GPS思想,在DV-Hop算法距离估计阶段,利用信标节点的误差差分修正估计距离;同时充分考虑网络实际,通过多信标误差加权的方式获得估计距离修正值,以提高算法定位精度。通过仿真研究验证了改进算法的有效性。     

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,信标节点与未知节点之间平均跳距估计的不足以及三边定位过程中信标节点的选择对定位误差的影响,提出一种改进的DV-Hop定位算法.在改进策略中,对平均跳距采用加权处理进行修正,并有选择性的选取信标节点参与最后的三边定位.仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够更准确地对平均跳距进行估计,并且有效地降低了未知节点的定位误差.     

传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法

无线传感器网络节点定位算法的精度多依赖于信标节点的密度,但信标节点成本高,约为普通节点的100倍以上,为了降低定位的成本,提出了一种基于移动信标和DV-Hop的无线传感器网络节点定位算法(MBWDV-Hop)。该算法在DV-Hop定位算法的基础上,利用一个移动的信标节点在网络中按预定的路径移动并不断地广播自己的位置信息,形成多个虚拟信标,未知节点记录到每个虚拟信标的跳数,并采用加权处理的方法计算平均跳距及其与各虚拟信标的距离,最后利用三边测量法计算未知节点的位置信息,实现节点精确定位。由于只采用一个移动信标,降低了定位的成本和布网的复杂度。最后通过仿真证明算法可以提高定位精度,降低定位成本,提高了定位的效率。     

无线传感器网络中DV-Hop节点定位改进算法研究*

介绍了无线传感器网络中DV-Hop算法的定位原理、误差来源。针对DV-Hop算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,在分析信标节点间估计距离与真实距离误差的基础上,提出了改进算法。改进算法修正了网络平均每跳距离与未知节点估计坐标的区域范围。仿真结果表明,在相同的网络环境下,改进算法的定位精度得到明显提高。     

基于MPSO-DV-Hop的无线传感器节点定位

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群（MPSO）算法优化DV-Hop的节点定位算法（MPSO-DV-Hop）。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO算法,对节点定位误差进行校正,通过引入多子群加快算法收敛速度,提高DV-Hop算法的节点定位精度,在MATLAB2008平台上对算法仿真分析。结果表明,MPSO-DV-Hop算法在不增加成本情况下,提高了传感器的节点定位精度,具有较高的应用价值。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

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.     

无线传感器网络DV-HOP定位算法的改进

节点定位在无线传感器网络的应用中起着重要作用,一直备受学术界和工业界的关注.在深入研究分析无线传感器网络DV-Hop定位算法和部分已有改进算法的基础上,提出了一种新的改进算法.针对DV-Hop算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,该算法对信标节点的平均每跳距离做出改进;并对可参考信标节点数小于3的未知节点进行估计定...