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％。     

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...     

基于虚拟信标节点的定位算法

从无线传感器网络的实际应用中的硬件构件成本及节点定位代价最小化出发,利用DV-Hop算法思想提出一种无需真实物理信标节点的无需测距节点定位算法.该算法利用高斯-马尔可夫移动模型的Sink节点周期性地发出当前位置信息分组,节点收到相应的位置信息分组时,利用RSSI的对数-常态分布模型计算与当前Sink节点的距离.节点根据...     

路径相似度因子在DV-Hop改进中的应用

经典DV-Hop方法在非均匀分布网络中存在节点间距离估计误差较大以及节点定位精度低的问题。引入节点间多跳最短路径相似度因子的计算规则,用于在距离估计步骤中修正节点的每跳平均距离值,并在位置计算步骤中选择参与定位计算的信标节点;使用改进的模拟退火(SA)算法对节点初始位置进行优化。仿真表明,所述改进策略在随机生成的网络拓扑结构条件下,相对于经典DV-Hop算法平均可降低约20%的定位误差,相对于既有的先进改进方法平均可降低约4%的定位误差,表现出良好的定位性能。     

基于测距修正和蝙蝠优化的改进DV-Hop定位算法

本文对DV-Hop算法定位误差大的问题进行研究。针对DV-Hop算法在求解平均跳距和未知节点位置两个阶段的缺陷,提出一种基于测距修正和蝙蝠优化的改进DV-Hop定位算法。首先,采用最小均方误差准则求解锚节点间的平均跳距,并添加校正因子减小测距误差;其次,利用混沌映射策略初始化种群并设置阈值M控制映射的次数,采用速度加权策略控制搜索的步长,增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力;最后,使用改进蝙蝠算法确定未知节点的位置。仿真结果表明,提出的定位算法具有更高的定位精度,相比DV-Hop算法、BADV-Hop算法、PSODV-Hop算法分别提升了32.35%、18.80%、8.16%。     

基于蜣螂算法优化的 DV-Hop 定位算法

针对无线传感器网络中传统DV-Hop(distance vector-hop)算法定位误差大的问题,提出了一种基于蜣螂算法优化的DV-Hop定位算法。首先使用双通信半径的方式细化节点间跳数,并使用最小均方误差准则计算锚节点的平均跳距,将改进后的平均跳距的平均值当做每个未知节点的平均跳距,最后引入权重因子优化适应度函数,使用蜣螂优化算法代替三边测量法进行坐标计算。仿真结果表明,所提算法比经典DV-Hop算法平均定位误差提升了55.69%、59.61%和67.59%,误差方差提升了52.41%、45.58%和36.87%,具有良好的定位精度和较好的稳定性。     

无线传感网络中抵御虫洞攻击的基于统计估计的新型位置方案

Wormhole attack is one of the most devastating threats for range-free localization in wireless sensor networks. In this paper, we evaluate three statistical estimation methods with the same network model and geographic information obtained by the DV-Hop algorithm. We analyze the limits of Minimum Mean Square Estimate (MMSE), Least Median of Squares (LMS) and Enhanced greedy Attack-Resistant MMSE (EARMMSE) and propose an improved EARMMSE with the hop-distance relationship, named EARMMSE +. Simulation results illustrate the performance of MMSE, LMS and EARMMSE +with different anchor fraction, the length of wormhole link and the average local neighborhood and show that EARMMSE +outperforms MMSE and LMS.     

WSN中基于区域划分的半自动DV-Hop定位算法

在WSN领域中有很多亟待研究和解决的关键问题,节点的自我定位是其中之一。在众多定位算法中,DV-HOP是广受讨论或引用的定位算法,但该算法使用跳数乘以网络平均跳距来代替节点间的实际距离,而平均每跳距离的计算精确度与网络的性状、节点密度、拓扑结构等有很大关系,直接影响到DV-HOP算法的定位精度。针对DV-Hop算法这一缺陷,从半自动获取平均每跳距离、划分定位区域和对边缘区域采用坐标贴边三个角度,提出命名为ADBSA DV-Hop的改进的DV-HOP算法。在MATLAB平台上对ADBSA DV-Hop算法与DV-Hop算法进行了对比仿真实验,结果表明,ADBSA DV-Hop算法运行性能好于DV-Hop算法,尤其满足贴边定位情景的需要。     

WSN中节点定位方法的改进

无线传感器网络节点位置信息的获取非常关键。首先考虑节点分布问题提出了一种新的节点分布模式,并改进定位算法,将节点定位过程主要分为一级定位和二级定位。一级定位采用基于优先值阈值的质心定位算法,并将一级定位的节点作为新锚节点参与二级定位。二级定位使用基于优先值阈值的DV-Hop最小二乘定位算法。Matlab仿真结果证明,提出的节点分布模式利于节点定位,一级定位算法降低了计算量,并与二级定位算法一起提高了定位精度。     

采用入侵杂草优化算法的WSN定位精度提高方法

提高节点定位精度是无线传感器网络无需测距定位算法的关键问题之一。DV-Hop算法作为一种典型的无需测距定位算法也存在精度不高的问题。对此,提出了一种基于改进入侵杂草优化算法的新的定位算法。将算法中的目标函数设为节点定位误差,从考虑传感器节点定位问题转换为全局最优化问题,并利用人工蜂群搜索机制对入侵杂草优化算法进行改进。利用仿真技术对不同算法进行比较,从结果可以表明,本文提出的改进算法能够有效提高算法的定位精度。