基于补偿系数的DV-HOP定位的改进算法

DV-Hop定位算法是一种重要的无需测距定位算法.在各向同性的密集网络中,它可以获得比较合理的定位精度,然而在随机分布的网络中,节点的定位误差较大.根据DV-Hop算法的定位过程,利用最小均方误差法对平均跳距进行改进,并考虑到传感器节点通常部署在非平面应用场景,通过补偿系数来校正未知节点到信标节点之间的估计距离,提出一种基于补偿系数的定位算法.仿真结果表明,在适当增加节点计算开销的条件下,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节点定位解决方案.     

基于多通信半径加余弦定理的DV-Hop算法的改进

为了提高DV-Hop定位算法的定位精度,提出了一种基于多通信半径加余弦定理的DV-Hop改进算法。该算法的改进体现在两个方面:1)采用多通信半径 广播位置,多次广播,细分跳数,使得未知节点与信标节点之间的最小跳数更加准确;2)在估计未知节点与对应信标节点的距离后,根据余弦定理调整和校正了估计跳距。在同样的仿真环境下将改进算法与经典算法进行了对比,仿真结果表明改进算法有效地提高了传感器节点的定位精度。     

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.     

抵御虫洞攻击的无线传感器网安全定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一,节点位置信息是很多基于无线传感器网络的应用的基础.无线传感器网络是一个动态的网络,每隔一段时间需要进行重新定位,并且在重定位过程中易受到攻击节点攻击.针对无线传感器网络中无需测距的定位技术,分析虫洞攻击对DV-Hop定位的影响,提出了一种基于信誉模型的抵御虫洞攻击的分布式轻量级DV-Hop安全定位算法TMDV-Hop(Trust-Model-based DV-Hop Localization Against Wormhole Attack).仿真表明,在无需额外硬件辅助下,TMDV-Hop算法能有效降低虫洞攻击对定位过程的影响,验证了该算法的有效性.     

提高DV-Hop算法定位精度研究

从DV-Hop算法模型出发,为突破算法应用限制条件,采用总体最小二乘法原理,研究了锚节点位置信息存在误差时,无线传感器网络中传感器的定位问题,得到了更一般的结果。仿真结果表明,在100×100的仿真场景内部署100个传感器节点,通信半径为30 m、高斯噪声方差为1,当锚节点数量占总节点数量之比小于8%时,可显著改善WSN的定位精度,平均定位精度比原方法提高了20%~30%;当锚节点数量占总节点数量之比大于8%时,两种方法定位精度趋于相等。     

一种基于加权处理的无线传感器网络平均跳距离估计算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,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离值,而单个锚节点估计的平均跳距离值无法准确地反映网络的实际平均跳距离。本文提出了一种基于加权处理的平均跳距离估计算法,考虑多个锚节点估计的平均跳距离值,根据距离未知节点的跳数进行加权,使网络平均跳距离的估计更加准确,从而提高定位精度。仿真结果表明,与DV-Hop算法的平均跳距离估计算法相比,本文算法更准确地估计平均跳距离,降低了均方根误差,并提高了定位精度。     

节点RSSI比值跳数修正的DV-Hop算法

针对传统的DV-Hop定位算法在计算锚节点与待定位节点之间的平均跳距和跳数时所造成的大量误差积累问题,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)比例修正的DV-Hop定位算法.在改进的算法中,根据不同平均跳距处的接收信号强度指示(RSSI)值,选取最大平均跳距、最小平均跳距处、通信半径处的RSSI值,求出比例因子,再利用该比列因子求出加权系数来修正每一跳数,从而得到更加精确的跳数和平均跳距,提高定位精度.仿真实验表明:该改进算法的定位精度优于传统算法.     

无线传感器网络中非测距混合定位算法

节点定位是无线传感器网络中的关键技术。针对质心定位算法和DV-Hop算法的不足,提出了一种非测距混合定位算法,采用DV-Hop算法得到节点之间的距离和粗略的未知节点估计坐标以作为质心定位算法的权重,经过两次加权质心定位算法得到未知节点更为精确的坐标。仿真实验结果表明：在不同情况下,该混合算法均能获得比两种原始算法更高的定位精度;与其他混合定位算法相比,计算量小,耗能更低。     

基于加权最小二乘优化的DV-HOP定位算法

确定事件发生的传感器节点位置是大多数无线传感网络应用场景中不可缺失的一部分。目前,在资源受限的无线传感网络中设计高精度定位算法仍是一个极具挑战性问题。为此,深入分析了DV-HOP算法中误差产生的原因,提出一种改进的DV-HOP算法。该算法为了降低计算所带来的固有误差,估算坐标时采用不直接对估算方程进行平方的方法;此外,为了进一步降低误差,采用了加权最小二乘法进行坐标估算;最后,采用理论分析的方法对算法进行了误差分析。仿真结果表明改进的算法与传统DV-HOP算法及文献[16-17]中的算法相比定位精度得到明显改善,分别提高了40%、28%和15%。     

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.