无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

在无线传感器网络中,节点定位占有极其重要的一席之地。无需测距方案中的DV-Hop算法因其计算简单易于实现得到广泛应用。传统DV-Hop算法不能够提供相对好的定位精度,为了保证定位的准确性,文章对DV-Hop算法进行了优化。在优化算法中,采用加权误差修正锚节点的估计平均跳距使其更加接近实际值,之后采用二维双曲线算法代替三边法或最小二乘算法确定接近实际位置的待测节点坐标。仿真结果验证了文章提出算法在无线传感器网络中定位的准确性。

基于分类平均跳距的无线传感器网络节点CADV-Hop定位方法

针对原型DV-Hop定位算法中平均跳距的计算产生较大定位误差的问题,提出了一种分类平均跳距的CADV-Hop算法。首先,揭示了无线传感网络中不同跳数路径的单跳距离分布不一致的现象,并分析了这种差异出现的原因与规律。其次,按照跳数对信标间路径分类再计算各类路径平均跳距的分类平均跳距。最后,在分类平均跳距所提供未知节点与最近信标节点之间更精确距离估计的基础上,结合加权最小二乘法最终实现节点坐标解算。仿真实验表明,CADV-Hop算法在不增加算法复杂度以及额外硬件的情况下有效地降低了定位误差,随着信标节点数量增加,CADV-Hop算法比原型DV-Hop算法和两种改进的DV-Hop算法具有更高的定位精度。

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络实现无测距节点定位的一种典型方法,针对其定位精度和覆盖率的不足,提出了一种按节点优先级进行定位并升级为新锚节点的改进算法;该算法是从第二轮次开始增加一次新锚节点广播,由各未知节点根据自身所收到的新旧锚节点广播的多少来确定其优先级,选择该轮次中优先级最高的节点按DV-Hop算法实现定位并升级为新锚节点;仿真结果表明了该算法的有效性。

无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络无需测距定位算法中典型的DV-Hop算法在不同参数设置时存在定位误差及定位时间差异较大的问题,分别分析并仿真了对定位误差和定位时间有较大影响的节点个数、网络平均连通度及监测区域等几个重要参数,考虑到无线传感器网络能量及成本的限制,通过仿真结果分析得出,网络平均连通度和节点个数分别对DV-Hop算法的定位精度及定位时间起主导作用。理论分析与仿真结果表明,在不同监测区域内,在确保DV-Hop算法低能量消耗的基础上,参数优化后的算法有效地降低了节点的定位误差。

基于DV-hop的无线传感器网络定位算法研究

DV-hop算法是无线传感器网络中一种典型的定位算法。系统分析了DV-hop算法中对定位误差有较大影响的节点通信半径、锚节点个数、总节点个数等几个重要参数,并进一步给出仿真结果。通过仿真结果分析得出上述参数的较优值,降低使用DV-hop算法时无线传感器网络的定位误差。理论分析和仿真结果表明,参数优化后的算法有效的降低了节点的定位误差。

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,提高定位精度。

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

节点定位是无线传感器网络应用的关键技术,文章分析了DV-Hop算法及提出的一些改进方法;DV-Hop算法简单把跳数作为衡量节点距离的标准,这样会由于跳数相同、实际距离远近不同而选用错误的锚节点定位引起较大误差;通过引入了RSSI测距模型,把测距技术和非测距技术相结合,校正距离锚节点远近,在一跳之内以及多跳情况下分别实现更高精度的定位从而达到在一定程度上降低定位误差的目的。

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法在未知节点到信标节点距离计算中的不足,提出了一种改进算法。该算法考虑了未知节点到信标节点路径中相邻三个节点A,B,C组成的夹角∠ABC对距离的影响,根据与B相邻的A,C节点的邻节点集重叠度估算夹角的大小,从而更精确计算出距离,提高定位精度。

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络非基于测距的DV-Hop定位算法中,信标节点与未知节点之间平均跳距估计的不足以及三边定位过程中信标节点的选择对定位误差的影响,提出一种改进的DV-Hop定位算法.在改进策略中,对平均跳距采用加权处理进行修正,并有选择性的选取信标节点参与最后的三边定位.仿真结果表明,改进后的DV-Hop算法能够更准确地对平均跳距进行估计,并且有效地降低了未知节点的定位误差.

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

针对无线传感器网络DV-Hop定位算法定位精度误差较大的问题,提出一种改进算法。利用节点的通信半径对跳数进行修正,使节点之间的实际跳数更接近理想跳数,减小平均跳距的计算误差;通过对锚节点重新定位,利用线性搜索算法使锚节点获得最佳平均跳距修正量,使其平均跳距更加精确;对未知节点的平均跳距进行加权,使未知节点的平均跳距更接近于全网的实际平均跳距。仿真结果表明,改进算法能够有效提高2%-3%的定位精度。

无线传感器网络DV-Hop定位改进算法

提出了一种改进的DV-Hop定位算法,通过对DV-Hop算法的局部优化,减小了定位计算量,并使得改进的DV-Hop算法对不规则形状的节点分布网络具有较强的适应性,克服了原算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明,改进的DV-Hop算法减小了用于定位的通信开销,提高了定位精度,从而验证了改进的DV-Hop算法能够适用于节点不规则分布的异性网络。

各向异性无线传感器网络DV-Hop算法性能仿真

针对传统DV-Hop定位算法忽略各向异性网络对定位性能影响的问题,在分析导致网络各向异性原因的基础上,分别对不规则定位区域和不同传播模型对DV-Hop算法定位误差及定位时间的影响程度进行仿真。仿真结果表明,不规则定位区域对算法的定位精度影响较大,相比于规则区域平均多增加了102.26%,而对定位时间的影响程度较小;不规则传播模型则对算法的定位精度及定位时间均有较大影响,相比于不规则程度模型(DOI),不规则感知模型(RIM)对算法性能的影响程度更大。

无线传感器网络DV-Hop算法改进与性能

为了提高无需测距的跳距矢量(DV-Hop)定位算法在节点随机分布且拓扑动态变化的无线传感器网络中的节点定位精度,在分析DV-Hop算法实现思想的基础上,针对多边定位法计算出的估计坐标存在较大误差的问题,采用泰勒级数展开法构建了坐标值的数值迭代求精算法,并对改进DV-Hop的性能进行了3个方面的仿真研究:确定了算法迭代步长收敛门限值的选择准则,对比分析了选定门限值条件下DV-Hop算法改进前后的定位性能,给出了不同信标节点和网络节点条件下的统计迭代次数,并以此衡量改进算法的计算量和收敛速度。仿真结果表明,合理选择迭代门限值时,通过适当增加定位节点的计算量,改进算法可明显改善定位精度和定位误差稳定性,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。

无线传感器网络中Dv-Hop定位算法的改进

针对Dv-Hop算法中锚节点与待定位节点的估算距离引入的误差较大,从而影响使用最小二乘法定位的问题,提出了一种改进的算法。该算法主要原理是借助RSSI测距技术,并对锚节点与待定位节点间估算距离排序选出误差较小的一组数据,选用此组数据构建最小二乘法方程组中的被减方程,以提高定位精度。仿真结果表明,与传统的Dv-Hop算法相比,改进后的算法在不增加额外硬件和计算量的前提下提高了定位精度。

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

在无线传感器网络中,DV-Hop定位算法在计算未知节点到锚节点的距离以及相邻节点跳距时存在较大误差。为此,提出一种改进的DV-Hop定位算法。在未知节点到锚节点的路径中,考虑相邻3个节点组成的夹角对距离的影响,根据邻近节点重叠度计算夹角,引入网络平均连通度计算节点间的跳距,从而更精确地计算距离。仿真结果表明,改进算法可提高节点的定位精度和覆盖率。

改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化

为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一。由于DV-Hop定位算法中误差来源主要是未知节点与锚节点间距离的估计误差,为了减小该误差,引入理想锚节点间距,排除锚节点计算出的单跳平均距离中的误差较大的部分,修正全网平均单跳距离,再对使用最小二乘法计算得到的未知节点坐标进行修正。仿真结果表明,该算法能有效提高节点定位精度,且算法对锚节点数目和节点通信半径要求较低,能有效节约网络的能耗和成本。

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法在煤矿井下漏电事故中的应用

煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚节点近似共线的情况,完成了锚节点的优选方案;此外在粒子群算法的基础上结合遗传算法和混沌理论,提出了一种遗传混沌粒子群优化算法;最后利用改进的粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。经过仿真实验表明在相同的网络环境下,与传统DV-Hop算法相比,改进算法能够更有效地提高定位精度,从而更加准确地监测到煤矿井下漏电事故位置。

无线传感器网络选择性DV-Hop定位算法

针对传统的矢量跳距(DV-Hop)定位算法平均定位误差大的问题,提出了一种具有选择性的改进DV-Hop定位算法。该算法首先剔除长距离信标节点信息,更新最小跳数与平均每跳距离,再次根据信标节点的实际距离和估计距离的误差进一步修正平均每跳距离。仿真结果表明:选择性DV-Hop定位算法能有效地减小平均定位误差,适应各种网络。

基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

由于在无线传感器网络中定位技术DV-HOP算法存在较大的误差,为提高其定位的精度,提出一种DDV-Hop算法对传统DV-Hop算法在两方面对未知节点定位进行优化。一方面在估算信标节点的平均每跳距离时提出理论最小跳数偏离度的概念,分析误差并进行距离的修正,另一方面通过信标节点的自身定位来获取定位误差对未知节点的定位坐标进行修正。仿真结果表明该优化算法提高了定位的精确度,减小了定位误差约8%-12%。