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针对基本无线传感器网络DV-Hop定位算法中,计算平均跳距时产生偏小误差的原因,提出了基于平均跳距修正的DV-Hop算法。改进算法中,引入信标节点个数比例、所有信标节点平均跳距的最大值以及所有信标节点平均跳距的平均值三个因子,并采用它们对平均跳距进行修正。通过Matlab软件对算法进行仿真验证,结果表明,改进后的DV-Hop算法有效降低了未知节点的定位误差,是一种可行的无线传感器网络节点定位解决方案。 相似文献
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针对无线传感器网络中经典定位算法 DV-Hop 存在定位精度低的缺陷,提出了一种改进算法。在传统 DV-Hop 算法的基础上,首先采用最小均方误差准则校正信标节点的平均每跳距离,然后对各未知节点到参考信标节点的平均每跳距离进行加权处理,最后通过参数分析,对未知节点进行位置修正。仿真实验结果表明,改进算法相比于传统的 DV-Hop 定位算法以及已有的改进算法具有很高的定位精度,并且无需增加额外的硬件设施。因此在工程上具有很好的实用性。 相似文献
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节点定位算法是无线传感器网络中的关键技术。针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种改进的DV-Hop定位算法,通过减小全网平均跳距与真实的平均跳距的差距,重新修订不在网络区域的未知节点的坐标,提高平均跳距取值的准确性。仿真结果表明,在同等网络环境下,改进的DV-Hop定位算法的定位误差减小,能有效提高节点的定位精度。 相似文献
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传统的DV-Hop算法定位精度不高,针对这种情况,提出一种基于距离修正的改进算法。改进算法在两方面对传统算法进行改进。首先修正锚节点间距离,通过修正后计算出的平均跳距更加精确。第二步修正未知节点到锚节点距离,使估算出的未知节点位置更加准确,最终达到高精度定位。修正后在matlab平台上进行仿真,仿真结果表明定位精度有明显提高,是一种简单实用的改进定位算法。 相似文献
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在无线传感器网络定位领域,DV-Hop算法因其实现简单得以广泛使用.针对DV-Hop算法定位误差较大的问题,提出一种基于DV-Hop多通信半径的加权定位算法.该算法利用多通信半径并通过引入修正因子细化和优化跳数,利用最小均方误差准则和加权方式修正平均跳距,并利用加权最小二乘法估算未知节点坐标.通过仿真得出所提算法在相同实验条件下的定位精度较DV-Hop算法提升约60.5%,相较于双通信半径优化算法和3-DV-Hop算法分别提升约36.4%和13.8%. 相似文献
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定位技术一直以来是无线传感器网络领域的研究热点。传统距离向量(Distance VectorHop,DV-Hop)定位算法的定位误差较大,针对该问题,在传统DV-Hop算法的基础上,提出了一种基于改进灰狼优化算法的DV-Hop传感器定位算法(Levy Grey Wolf Optimization Distance Vector-Hop,LGWODV-Hop)。第1阶段,采用锚节点双通信半径计算跳数;第2阶段,将锚节点的估计距离与真实距离的差值作为误差因子来修正全网络中的平均跳距;第3阶段,用结合Levy飞行策略的灰狼优化算法代替最小二乘法求解未知节点坐标。仿真结果表明,在一定的条件下,所提出的算法平均定位误差相较于传统DV-Hop算法、DEDV-Hop算法和PSODV-Hop算法分别降低了56.09%,22.87%和3.02%。 相似文献
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针对DV-Hop定位模型跳距估计精度低且难准确获取未知节点位置的问题,提出改进型DV-Hop定位优化模型及其求解的混合视觉进化神经网络优化算法。DV-Hop定位模型设计中,引入4种通信半径细化节点间的跳数计算,并利用动态权重因子修正最小跳数及平均跳距计算模型,获得改进型DV-Hop的计算模型。算法设计中,依据果蝇和蝗虫视觉系统的信息处理机制,建立输出全局和局部学习率的混合视觉神经网络,进而在此神经网络的输出引导下,借助哈里斯鹰优化算法中哈里斯鹰的位置更新策略设计状态更新策略,由此获得能求解DV-Hop定位问题的视觉进化神经网络优化算法。比较性的数值实验显示,该算法求解基准函数优化问题具有明显优势,并对未知节点的定位精度高且收敛速度快。 相似文献
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由于无线传感器网络连通性不合理,导致计算待测节点与已知节点间距离时存在误差。为此,提出一种改进的人工免疫算法(AIA)优化DV-Hop未知节点坐标。首先对原平均跳距加权,其次利用网络中信标节点间距离产生的偏差构造跳距校正值得到最终的全网平均跳距。最后在计算待测节点坐标时引入AIA,针对AIA易陷入局部最优以及收敛速度过慢的问题,在局部搜索过程中采用高斯变异方法对AIA进行改进,扩大搜索范围,得到优化的待测节点坐标。经Matlab仿真证明,与原DV-Hop算法相比,改进后的算法在节点总数、信标节点比例以及通信半径三方面平均定位误差降低了近15%左右,具有较高的定位精度和较好的定位稳定性,同时也改善了算法的收敛性。 相似文献
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针对Distance Vector-Hop (DV-Hop) 定位算法存在较大定位误差的问题,该文提出了一种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化DV-Hop定位算法,即WSGDV-Hop定位算法。改进算法用基于误差与距离的权值处理锚节点的平均每跳距离;根据判断的位置关系选择适合的跳段距离计算方法;用改进的遗传算法优化未知节点坐标。仿真结果表明,WSGDV-Hop定位算法的性能明显优于Distance Vector-Hop (DV-Hop) 定位算法,减小了节点定位误差、提高了算法定位精度。 相似文献
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张丽虹 《微电子学与计算机》2012,29(9):171-174,178
针对传感器部署密度大、分布不均匀,DV-Hop定位算法误差大等问题,提出了一种改进DV-Hop的无线传感器节点定位算法.首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点位置进行计算,然后在采用遗传算法对DV-Hop定位的误差进行修正.仿真结果表明,改进DV-Hop算法提高了节点的定位精度,降低定位的误差,更能真实地反映传感器网络节点的实际分布情况. 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(9)
无线传感器网络节点数量大且均随机分布的特点,导致了传统DV-HOP算法中计算距离所用的锚节点平均跳距及未知节点校正值存在较大误差。针对以上问题,本文提出了锚节点平均跳距的修正及校正值计算的改进算法,提高了定位精度,减小了计算量,增强了定位实时性。 相似文献
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DV-Hop算法是一种低成本、低定位精度的无需测距定位算法,在粗精度定位中应用广泛。为提高DV-Hop算法定位精度,从减小锚节点的平均每一跳距离误差和减小未知节点平均每一跳校正值误差两方面考虑。首先,用最佳指数值下的公式计算锚节点平均每一跳距离。然后,将未知节点的校正值加权处理,使所有的锚节点根据与未知节点距离的远近影响校正值的大小。MATLAB实验证明,改进的基于最佳指数值下的加权DV-Hop算法比DV-Hop算法、加权DV-Hop、最佳指数值下DV-Hop算法定位精度分别提高2%左右、1.65%左右、1.15%左右,同时不会增加网络硬件成本。 相似文献
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本文在基于三维DV-Hop定位算法的基础上,提出了一种基于平均跳距修正的三维DV-Hop定位算法.该算法除了将DV-Hop定位算法从二维空间扩展到三维空间以外,还对未知节点到锚节点的平均每跳距离作了相应的修正,仿真结果表明:与原始算法相比改进后的算法定位精度有了一定提高. 相似文献
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针对DV-Hop算法中存在的误差问题,提出了一种基于平均每跳距离的改进方案.该算法利用误差修正值δ对估算的平均每跳距离值进行修正,以便减少估算的平均每跳距离与实际平均每跳距离之间的偏差.实验结果表明,改进算法有效的降低了节点的平均定位误差,提高了节点的定位精度,并且不需要增加额外的硬件. 相似文献
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