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。     

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%.     

基于DV-Hop算法改进的研究

对无线传感器网络中的DV-Hop的定位算法进行了研究和分析,它是一种基于无需测距的无线传感器网络的定位算法.针对DV-Hop根据全部网络的数据计算单跳距离,通信负担大,而且对于锚节点分布不均和稀疏节点网络,定位精度差,提出把网络分局部和分区域.针对非测距算法的定位精度粗糙,在DV-Hop后,加入分布式迭代算法,进一步提高定位的精度.通过对算法的仿真,得出该算法定位精度提高,和改进算法的一些特定应用环境.     

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。     

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.     

WSN中一种改进的三维DV-Hop节点定位算法

本文在研究传统的DV-Hop3D算法基础上提出了一种新无线传感器网络定位算法。新算法在算法的第一阶段设置了跳数阈值参数以减小通信开销,并且在算法的第二阶段用可选择的平均跳距代替固定的平均跳距来计算未知节点到锚节点的距离,最后用Matlab7.1进行了仿真。仿真结果表明,该改进算法可明显提高节点定位精度,并且能有效降低网络通信量。     

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。     

基于罚函数与水波优化的WSN定位算法

为了提高启发式定位算法的搜索效率和定位精度,提出了基于罚函数和水波优化的无线传感器网络（WSN）定位算法.首先利用bounding-box方法构造罚函数,提高算法搜索的效率和定位精度;然后利用动态学习策略对传统水波优化算法的传播阶段进行改进,促使个体对周围优秀个体的学习,并通过动态波高提高个体在后期局部搜索的概率,进一步提高搜索效率和求解精度.仿真结果表明,罚函数策略与改进水波优化算法能提高搜索效率和定位精度,所提出的算法在WSN节点定位上有较好的可行性和有效性.     

无线传感器网络的最优安全性跳数算法研究

在分析了最小跳数路由算法的局限性基础上提出了最优跳数算法,该算法充分考虑了无线传感器网络的跳数、能量、负载问题,以求在三者平衡中达到网络路由的最优。通过对最优跳数算法进行的仿真,显示研究成果可以有效地提高无线传感器网络路由的可靠性和稳定性,能够达到平面路由算法的最好效果,即通过传输数据量较小的邻点信息表,就可以高效、可靠地传输有效数据,得到很高的有效数据率。     

基于半定松弛优化估计的无线传感网络定位

针对复杂环境下的无线传感节点位置定位精度的问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波的半定松弛优化估计（SC-SDP）算法,以实现无线传感器网络中节点位置的准确估计。文章基于半定松弛优化估计定位技术,建立系统模型并将其作为一个优化问题,通过寻找初始非凸目标函数的更低下界来重新阐述优化问题,将非线性和非凸问题分别松弛优化,得到次优化解;采用无迹卡尔曼算法过滤其噪声,获得一个可更准确地捕捉真实均值和协方差的滤波器,并且利用无轨迹转换使高斯输入信号精确到三阶,非高斯输入信号精确到二阶。大量的实验结果分析表明:SC-SDP算法在无线传感器网络的定位误差（RMSE）要优于GM-SDP算法、WLS算法以及CRLB算法的定位误差,提高了无线传感器网络的定位精度;半定松弛化算法的抗干扰性得到改善。     

山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法

针对在山区地形上非测距三维基于距离向量的定位算法存在定位误差较大的问题,提出了山区复杂地形的无线传感器网络节点定位算法（NLA-MT）.该算法有效地利用了山区地形环境的特点,用局部平面拟合山区地形表面,并将三维空间定位运算降为二维平面的定位运算来进行节点定位,有效提高了节点的定位精度.不同通信半径、不同锚节点比例、不同节点总数的多角度仿真实验结果显示,NLA-MT定位算法在山区地形场景中表现良好,有效提高了无线传感器网络非测距定位算法精度.     

无线传感器网络中节点的非测距定位算法

针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）中节点定位,提出了一种低消耗的节点自身定位算法。本算法先将检测区域划分网格,根据节点接收的信号强度,初步缩小定位范围,然后以DV－Hop算法原理为基础,用跳数比率构建Apollonius Circle,最终确定节点位置。该算法不需要任何额外的硬件支持,实验结果表明在锚点比例约50％,网络基本连通的情况下,网络通信负载较DV—Hop降低近33％。平均定位的精度达到29％以下。     

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.     

无线传感器网络自定位算法的研究

针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题,在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上,提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法,在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下,未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明,在节点数相同的情况下,改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法,有更高的有效定位率和更低的平均定位误差,适用于节点稀疏的网络环境.