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%。     

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.     

基于双通信半径的传感器网络DV-Hop定位算法

为了减少传统的DV-Hop算法对未知节点定位时产生的较大误差,分析了影响传统DV-Hop算法定位精度的两个因素,继而提出了一种改进算法。改进算法在进行未知节点定位时,信标节点先后使用两个通信半径广播自身位置信息,从而获得未知节点与信标节点间更精确的跳数,并计算出它们之间更精确的距离,得到未知节点更精确的坐标。仿真结果显示,改进算法相比于传统DV-Hop算法相对定位误差减少了13%~15%,并且减少了由于网络拓扑结构不同带来的定位误差的差异性。     

遗传-禁忌搜索优化的三维DV-Hop定位算法

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.     

改进的DV-Hop算法在节点定位中的应用

基于传统DV-Hop算法的定位技术,通过分析该算法误差产生的主要原因,提出了节点间跳数的修正方法。通过在广播通信中采用双通信频率,将节点间的跳数缩减为0.5R,减少了平均跳距的误差。通过matlab软件的实验验证,本算法可以提高节点定位精度,且提高网络通信频率,可进一步提高定位精度,定位结果达到了预期的目的。     

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。     

WSN中一种DV-Hop定位精度改进算法

提出了一种DV-Hop的改进算法(RHDV-Hop算法)。该算法引入接收信号强度指示器(RSSI)测距技术代替DV-Hop算法中到锚节点一跳距离测量并采用2-D Hyperbolic算法代替DV-Hop算法中三边测量法。通过NS2对RHDV-Hop算法和DV-Hop算法以及一些已经提出的对DV-Hop算法的改进算法进行了模拟实验对比,结果表明:RHDV-Hop算法定位精度要明显好于DV-Hop算法和其他改进的DV-Hop算法。     

基于改进动态RSSI算法的WIFI室内定位研究

针对室内WIFI定位中RSSI信号接受过程中已有的均值滤波法、卡尔曼滤波法无法实现实时剔除和修正奇异值的缺点,提出了一种改进的动态RSSI信号处理方法.为了提高动态RSSI信号处理的精确度,该算法采用基于平均每跳距离和测量距离误差的改进最小二乘法来修正奇异值,并在不增加硬件的基础上采用加权滤波法再次处理修正后的RSSI值.仿真实验结果表明,本算法具有较高的计算精度,与均值滤波法、卡尔曼滤波法相比,本文算法在平均测距误差以及通信半径对误差的影响方面都有较大的提高.     

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RSSI定位算法的研究与改进

为了克服接收信号强度指示(RSSI)测量误差对无线传感器网络节点自身定位精度的影响,提出一种改进的RSSI测距定位算法.该算法考虑到参考节点间的几何位置,可获得最优参考节点.将同一参考节点采集到的RSSI值通过中位数法进行数据处理,获得RSSI权值,对RSSI值进行修正.最后利用加权质心算法,得到未知节点的位置.仿真结果表明,该算法能有效过滤过大的节点定位误差,提高精确,使误差相比原始算法降低60%左右.     

基于RSSI修正的相似度推荐定位算法

针对RSSI测距容易受到环境干扰,提出一种基于RSSI修正的相似度推荐定位算法.该算法对RSSI测距数据进行残差修正,以减小RSSI误差对定位精度的影响,并利用样本点与未知定位区域的相似度来确定未知节点的坐标,降低了计算复杂度.仿真结果表明算法有效可行,可较好地改善节点定位精度.     

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。     

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。     

一种无线传感器网络定位算法的改进

为了减小距离向量-跳段(DV-hop)算法中计算平均跳距时所造成的误差对定位的影响,提出一种基于测距信息的改进DV-hop算法。改进算法充分考虑DV-hop算法中信标节点计算平均跳距误差较大这一因素,将接收的信号强度指示(RSSI)算法中测得信号强度值转化为距离信息,再将距离信息引入DV-hop算法平均跳距的计算中,并在不同信号传播模型下进行仿真分析。仿真结果表明,在同一信号传播模型下,改进算法比原DV-hop算法有着更小的定位误差。     

基于RSSI修正的近似三角形加权质心定位算法

节点的自身定位技术是无线传感器网络研究的核心技术,具有广泛的应用前景.针对基于RSSI测距技术的节点定位算法存在测量误差相对较大的缺陷,提出一种基于RSSI修正的近似三角形加权质心定位算法.该算法针对RSSI测距易受环境干扰,对测距数据进行高斯拟合和求均值,并以此作为节点的RSSI测量值.在此基础上,利用排序算法对测距结果进行排序,优选信标节点做三角形内点测试,最后采用加权质心定位算法来确定未知节点的坐标.仿真结果表明,改进算法改善了节点的定位精度.     

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。     

一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法

频繁的煤矿井下事故要求无线传感器网络能够更精确的对井下人员进行定位。利用修正加权质心算法进行定位存在较大的误差,针对该问题,在修正加权质心算法的基础上提出了一种改进的煤矿井下无线传感器质心定位算法,该算法将修正加权质心算法得到的质心作为新的锚节点,并通过多次选择、运行形成新的锚节点和质心的方法进行定位。仿真结果表明:不同的巷道宽度下,改变修正系数a的值就可以得到最佳的定位效果,同时可以通过仿真实验得到最佳定位效果下的修正系数a的值,从而使定位精度达到最好。通过比较两种算法的平均定位误差得到改进的煤矿井下质心定位算法在三种巷道宽度下分别将定位误差平均降低了0.792 6m,0.636 2 m,0.598 9 m。     

改进的室内三维模糊位置指纹定位算法

提出了改进的三维空间模糊指纹定位方法(ITF)。该方法首先采用高斯模型对样本节点和未知节点的RSSI值进行过滤,建立样本点的指纹数据库,并将传统的求解高次坐标问题转换成空间隶属度的问题。利用模糊匹配算法计算未知节点与指纹库中各个已知样本点的贴近度,通过贴近度权系数定位未知节点。实验结果表明该定位方法比传统定位算法在降低误差方面具有更高的性能。