排序方式: 共有210条查询结果,搜索用时 62 毫秒
61.
62.
朱军 《数字社区&智能家居》2011,(17)
该文提出了一种基于RSSI测距技术的DV-Hop定位算法。该算法有效利用每跳的统计信息并结合RSSI测距技术,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。实验表明了提出的方法在不同的节点比例和节点数的情况下,定位误差和定位范围等性能与传统的定位算法相比有明显的提高,是一种有效的方法。 相似文献
63.
64.
无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
65.
66.
针对基本的DV-Hop节点定位算法会产生不良的节点和多级跳带来的累积误差、定位精度不高以及能量消耗方面等缺点,提出一种改进的综合定位算法,即基于一种无需测距的综合节点定位算法,这种算法能够节省附加节点的硬件开销进而能达到准确的定位。改进以后的算法的定位误差率明显比改进前的定位误差率小,表明了定位误差率随锚节点数量的增加而减小。通过MATLAB软件对节点定位误差方面进行仿真验证,仿真实验结果证明该改进后的算法稳定、可靠,易于实现,提高了定位精确度、降低了能量消耗水平,达到了预期的目标。 相似文献
67.
为进一步提升无线传感器网络的定位精度和稳定性,提出了一种利用遗传-禁忌搜索法改进的三维distance vector-hop (DV-Hop)定位优化算法(TDGT).首先利用最优跳数、跳数调整因子以及锚节点距离误差加权值对DV-Hop中的节点间跳数和平均跳数进行改进和修正,降低了算法的定位误差;其次将具有快速搜索能力的禁忌搜索引入遗传算法中进行寻优,提升了算法的搜索效率和定位准确性.仿真结果表明,TDGT与现有的无线传感器网络定位算法相比,具有更佳的寻优搜索能力、定位精度和稳定性. 相似文献
68.
针对无线传感器网络节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)对改进DV-Hop得到的估算位置校正.这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量.最后将仿真试验结果与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法校正改进DV-Hop算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性. 相似文献
69.
根据无线传感器网络定位技术的研究,不同的网络环境必须采用适合的定位技术才能达到较好的定位效果。本文通过设置两种不同的煤矿环境(即煤矿通道环境和煤矿井下环境),从不同方面对四种基于非测距算法的定位性能进行仿真分析,得出了重要结论:质心算法最适合应用于狭长的通道仿真环境,而DV-Hop最适于未知节点密度高,信标节点少的井下密集型环境。 相似文献
70.