基于幅频矢量匹配的dv-hop定位算法优化

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1、基于幅频矢量匹配的DV-Hop定位算法优化，，张露（山东科技大学电子通信与物理学院，山东青岛266590）摘要：矿井巷道环境复杂多变,DV-hop算法应用于井下定位时效果不理想。因而，基于幅频矢量匹配对经典DV-hop算法定位结果进行优化。利用经典DV-hop算法找到井下移动节点可能位置点大致区域，将节点接收到的各锚节点信标信号的幅频矢量与数据库中煤矿巷道中各点的幅频矢量相匹配，最终确定移动节点的精确位置信息。仿真结果表明，优化后的DV-hop算法的平均定位精度和定位覆盖率明显优于经典的DV

2、-hop算法；随着锚节点数的增加，优化后的DV-hop算法的平均定位误差呈现明显下降趋势。关键词：幅频矢量匹配；DV-hop算法；井下定位中图分类号：TN929.5文献标志码：ATheOptimizationofDV-HopLocalizationAlgorithmBasedonAmplitudeVectorMatchingZHENGXiaoxia,SONGWencan,ZHANGLu(CollegeofElectronics,CommunicationandPhysics,ShandongUniver

3、sityofScienceandTechnology,Qingdao,Shandong266590,China)Abstract:Thelocalizationeffectofcoalminewirelesssensornetworkisnotidealbecauseofthecomplicatedenvironmentofroadway.ThispaperstudiedtheamplitudevectormatchingtechnologytooptimizetheDV-hopalgorithm.Th

4、eclassicalDV-hopalgorithmwasusedtolocatetheareaoftheundergroundmobilenode,andtheamplitudevectormatchingalgorithmwasemployedtomatchthespecificamplitudevectorofthelocationpointsinthearea.Thepreciselocationinformationofmobilenodewasdiscoveredbasedonthematch

5、ingresults.ThesimulationresultsindicatethattheaveragelocalizationaccuracyandpositioningcoverageoftheimprovedDV-hopalgorithmismuchhigherthantheclassicalDV-hopalgorithm,andtheaveragepositioningerroroftheimprovedDV-hopalgorithmpresentsanobviouslydownwardtre

6、ndwiththeincreaseofthenumberofnodes.Keywords:amplitudevectormatching;DV-hopalgorithm;undergroundlocalizationDV-hop(distancevector-hop)定位算法对节点的硬件要求低，实现简单，适用于多径效应明显、信[1]号衰落快的井下环境。但是经典的DV-hop算法的定位精度尚不能满足井下定位的需求。国内外一[2]些学者利用不同的方法来提高DV-hop的定位精度。罗维等提出通过跳数平均值来排

7、除定位中不可信的锚节点，以达到提高定位精度的目的；当网络中锚节点的数量有限时，这种算法有时会增加DV-hop的定位误差。1DV-hop算法井下应用的局限性[6]DV-hop算法是由美国路特葛斯大学的Niculescu和Nath等提出的，分为三个步骤:1）节点之间相互通信，使移动节点获得到锚节点的最小跳数。2）在获得其他锚节点的位置信息和相隔跳距之后，可以计算该锚节点估算的网络平均一跳的距离H，然后计算出移动节点到每个锚节点的跳段距离：22∑(xxij−+−)(yyij)ji≠。（1）H=∑Hiji≠其中

8、：(xi,yi)，(xj,yj)为锚节点的坐标,Hi为锚节点i和j(i≠j)之间的跳数。移动节点锚节点不良节点图1不良节点示意图Fig.1.Badnodemap504132位置M”移动节点M位置M’图2经典的DV-Hop算法定位示意图Fig.2.TheschematicdiagramofDV-hopalgorithmoflocalization2利用幅频矢量算法优化DV-hop算法虽然DV-hop算法对移动节点的硬件要求低，但定位误差较大，