DV-HOP三重定位算法

针对传统DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离存在较大误差,提出了一种DV-Hop三重定位算法(TDV-Hop).首先,使用DV-Hop算法得到未知节点的估计坐标.然后,根据未知节点的估计坐标运用DV-HOP算法来估计信标节点的参考位置,同时将信标节点的估计位置和实际位置之间的差值以及权重进行误差修正,然后将它们的差异广播发送给未知节点,未知节点再重新估算其位置.MATLAB仿真实验结果表明,在相同网络环境下,TDV-HOP定位算法能有效减小定位误差并有一定的稳定性.     

无线传感器网络的定位改进算法

DV-Hop定位算法利用最近一个信标节点估计的平均跳距来计算未知节点坐标,降低了定位精度.提出了改进算法,对每个信标节点的平均跳距误差进行mandist和dist跳距修正加权,然后用加权处理后的平均跳距误差修正全网平均每跳距离,使其更逼近实际距离,最后得到未知节点的坐标.通过仿真,证明该改进算法可以有效地降低节点分布不均引起的测距误差,提高算法的定位精度.     

无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中节点的定位算法问题,提出了基于差分的DV-Hop定位算法,信标节点将测算的位置测定误差作为校正值向四周区域广播,未知节点接收到信标节点的校正信息后,据此修正自身的相对位置测算值,以减少节点定位误差,提高定位算法的精度。仿真测试表明,该算法与普通的DV-Hop算法相比,在定位误差与通信距离的比值等性能指标上得到了明显改善。     

一种APIT改进定位算法研究

APIT改进定位算法结合网格扫描方法,未知节点一旦被定位就充当起信标节点的功能,向周围邻居发送自己的估计坐标信息,把已经定位的未知节点与信标节点同等对待。通过MATLAB进行仿真,实验证明,该算法不仅减小了定位误差,并且提高了定位覆盖率,表明APIT改进定位算法有一定优势。     

无线传感器网络节点定位算法研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到锚节点距离计算中的不足,提出了一种新的距离计算方法。该算法考虑了未知节点到锚节点路径中相邻三个节点组成的夹角对距离的影响,从而更精确计算出距离,并对改进算法和原算法进行了对比仿真。仿真结果表明,改进算法有效地提高了节点的定位精度和覆盖率.     

无线传感器网络的DV-Hop定位算法改进

针对传统DV-Hop算法存在定位精准度低这一缺陷,分析了影响传统DV-Hop算法定位精度的三点主要因素:锚节点分布密度、平均跳距误差、极大似然法扩大误差。从算法的平均跳距计算和节点坐标计算两个阶段入手,引入RSSI(Receive Signal Strength Indicator)技术对平均跳距计算过程进行优化处理,同时对未知节点坐标计算过程采用最小二乘法进行修正。仿真结果表明:改进后的算法在测距精度上比原始算法提高了约30%;在相对定位精度上提高了约35%。     

基于RSSI的改进差分修正加权质心定位算法

通过信标节点广播信号强度计算未知节点与信标节点的距离,按升序排序后,逐次取三个距离构建相交圆求质心,并将第一个质心作为参考节点计算差分修正因子修正质心,最后,通过加权质心计算实现未知节点的定位.仿真结果表明,该算法能够减少质心计算误差,有效提高定位精度.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法

定位技术在无线传感器网络应用中起着非常重要的作用,也是具有挑战性的一种技术。近些年来,为了解决节点定位不精确的问题,很多定位算法被相继提出。在无需测距的定位算法中,DV-Hop定位算法利用节点之间的跳距估计传感器节点的位置,受到了越来越多学者的关注,但是这种定位算法本身也存在着一定的不足。针对DV-Hop定位算法的不足,提出了先对未知节点平均跳距进行加权处理,再用修正算法修正节点位置的改进算法。仿真结果显示,改进后的定位算法在一定程度上提高了节点的定位精度,具有很强的应用性。     

基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop定位算法

无线传感器网络具有大规模、自组织、可靠性、以数据为中心、集成化等特点,被广泛应用于军事、医疗、矿山监测、安全生产等领域。然而现有的无线传感器网络非测距定位算法还存在定位偏差较大问题。针对上述问题,本文提出一种基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop（Distance Vector Hop）定位算法（DEWF-D）。该算法对非测距定位算法中的DV-Hop算法出现误差的步骤进行优化处理,通过减小算法过程中出现的误差,最终得到较为精准的定位坐标。首先使信标节点以两种不同的通信半径传递消息,将跳数进行精确化处理,以减少跳数带来的误差,然后用最小均方误差准则和误差加权方式计算平均每跳距离,最后利用人工鱼群算法替换三边测量法进行坐标计算,同时又在人工鱼选择下一个位置时引入全局最优信息,并引入人工鱼的吞食行为,提高人工鱼群算法的精度以及收敛速度。通过仿真验证,在不同信标节点密度下,本算法与DV-Hop算法以及其他算法相比定位精度分别提升28.3%、6.9%、12.5%,而在不同通信半径下,定位精度提升了24.4%、7.6%、14.8%。证明DEWF-D算法能有效提升定位精度,解决了定位算法中出现的定位偏差较大问题。     

基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法

为提高免测距无线传感器网络节点定位算法的性能,针对免测距定位算法利用最小跳路径距离替代节点间欧氏距离,和信标节点近似共线引入较大定位误差的缺陷,提出基于相交度比的无线传感器网络迭代定位算法,首先利用定位单元拓扑分布质量函数选择1-跳邻居参考节点,组成高质量的定位单元;其次采用基于相交度比的距离计算估计距离精度;最后采用双曲线定位方法减少误差.仿真结果表明,在节点均匀随机部署,非均匀C-型分布的网络场景中,与DV-Hop、Amorphous等已有改进算法相比,新算法具有更小的定位误差,可提供更加精确的传感器节点位置.     

一种改进的DV-Hop改进算法

针对DV-Hop算法在定位过程中产生的误差,提出了一种基于RSSI跳数修正和坐标修正的DV-Hop改进算法。该算法通过RSSI技术对邻居节点的跳数进行修正,并对定位处的节点坐标进行修正。仿真结果表明:改进算法在一定程度上减小了定位误差。     

改进DV—Hop定位算法在随机传感器网络中的研究

DV—Hop定位算法是一种典型的无需测距定位算法。DV—Hop定位算法在各向同性的密集网络中,可以得到比较合理的定位精度,然而在随机分布的网络中,节点定位误差较大。针对随机传感器网络中节点分布不规则的特点,在传统DV-Hop算法的基础上采用了跳数修正和多变的平均跳距离法两个改进措施,提出了一种改进的DV—Hop定位算法。仿真结果表明,提出的改进算法可大大地提高随机传感器网络中节点的定位精度。     

基于节点间覆盖关系的改进DV-Hop算法

针对经典DV-hop算法在估计跳数时所引起的定位误差,提出了基于覆盖比例的定位算法. 根据两节点间的通信覆盖率引入跳数系数,降低了每跳距离产生的误差,精确未知节点距参考节点的位置. 仿真结果表明,改进的算法能使节点的定位精确度提高,使误差比原始算法降低10%左右.     

基于网格分布的加权质心定位算法研究

提出了基于网格分布的自适应校正的加权质心定位算法。针对算法存在的RSSI测距误差,可利用由离未知节点最近的信标节点确定的误差修正因子,使得未知节点适应自身所处的节点分布环境,从而对权值进行修正。仿真结果表明,该算法在不增加硬件成本的情况下降低了RSSI测距误差,提高了算法的定位精度。     

基于WSN特点对DV-HOP算法改进的研究

为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中与距离无关的定位算法的定位性能,通过对DV-Hop算法的分析研究,结合计算机模拟随机分布节点位置的概率统计方法,提出一种改进的DV-HOP-M算法,该算法实现了在已知3个信标节点的情况下,对整个网络节点位置进行粗略的估计。仿真结果表明:提出的算法较之原有的DV-HOP算法,提高了基于无距离WSN定位的精确度。     

基于改进DV-Hop算法的无线传感器网络节点定位

传感器节点定位是整个无线传感器网络的基础。介绍了DV—Hop算法的节点定位过程，对该算法进行了改进。新算法给出了不良节点的定位求解并考虑了地形对节点定位的影响，对未知节点到信标节点的估算距离进行了修正。     

WSN中基于多功率移动锚节点的智能定位算法

针对无线传感器网络节点定位,提出一种基于多功率移动锚节点的改进鸡群定位算法。移动锚节点按照移动模型遍历定位区域,通过功率控制发射信标信号,未知节点接收到信标信号后,利用测距模型建立距离方程并采用最小二乘法计算节点坐标,再使用鸡群算法对节点坐标进行修正。仿真结果表明,改进鸡群定位算法的定位精度和收敛速度皆有所提高。     

基于煤矿井下WSN的RSSI加权质心定位算法研究

针对井下传统无线网络RSSI加权质心定位算法精度不高的问题,首先提出了一种基于接收信号强度值作为加权因子的加权质心定位算法。算法以动态获取未知节点当前区域的路径衰减系数为基础,通过挑选出未知节点当前活动区域最优参考节点,计算出彼此之间的距离,确定当前未知节点的最优通信半径范围。算法中还选取参考节点和未知节点之间的信号强度RSSI值作为加权因子,一定程度上又减少了传统上通过计算得到节点间距离作为加权因子算法带来的误差。仿真结果表明,改进的定位算法更加适合煤矿井下未知节点具有移动性的特点,在相同测试条件下,比传统加权质心算法精度有了很大的提升。     

基于随机游走的无线传感器网络节点定位方法

为提高无线传感器网络中的节点定位精度,提出一种自适应随机游走模型的节点定位算法.首先将随机游走应用于网络拓扑结构连通性中,构建节点间相对距离模型,并设计自适应算法,提高该模型有效性;然后通过将该模型嵌入经典定位算法distance vector-hop（DV-Hop）中实现系统节点定位工作.仿真和实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性和定位精度,误差比DV-Hop算法减少了20%~30%.     

多策略改进麻雀搜索算法优化三维DV-Hop节点定位

为进一步提升传统3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性,提出了一种利用多策略改进麻雀搜索算法（MISSA）优化3DDV-Hop的定位算法（MISSA-3DDV-Hop）。首先,采用通信半径分级方法细化多通信半径定位节点的跳数值,提高了最小跳数计算的准确性。然后,利用跳距误差与估计距离误差的加权平均值修正节点间的平均跳距,降低了信标节点与未知节点之间的距离估算误差。最后,采用麻雀搜索算法实现3DDV-Hop算法未知节点的位置寻优,并引入佳点集和发现者-跟随者自适应调整策略,通过建立误差适应度函数和目标函数,增强麻雀搜索算法初始种群的分布性和多样性以及全局收敛速度和局部寻优能力。仿真结果表明,与传统3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比,本文方法具有更高的定位精度,更好的稳定性和更快的收敛速度。