基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法研究与改进.pptx

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1、定位算法分类基于测距的定位算法无需测距的定位算法质心算法、APIT算法、DV-Hop算法等。RSSI,TOA,TDOA和AOA等节点定位基本计算方法三边测量法三角测量法三角测量法D到O1、O2、O3的距离r1r2r3极大似然估计祛极大似然估计祛双曲线定位法一种改进的高精度DV-Hop算法1一5种改进2单个未知节点受不同的锚节点影响的程度也是不同的，距离越近的锚节点，越能反映出该未知节点实际的平均每跳跳距，但如果仅仅只考虑单个锚节点对其产生的影响，未免存在较大的误差。一种基于加权处理平均每跳跳距的DVHop改进算法

2、，大致思路是:在收到多个锚节点发送的平均每跳跳距后，未知节点规一化加权处理这些平均跳跳距，锚节点离未知节点越近，该锚节点所发送的平均每跳跳距得到的权值越大。34基本思想是:得到网络的平均每跳跳距后，对每个锚节点的平均每跳跳距进行误差计算，对原来收到的网络平均每跳跳距结果进行更正，使之更接近实际的平均每跳跳距。5二1、泛洪广播的改进1竞争机制2生存时间上限设为信标节点数基于联合概率密度进行修正的改进思路基于联合概率密度进行修正的改进思路3当节点接收到数据包后，在分析阶段若因其误码率太大，将有效包误认为是无效包或干扰

3、包的情况下，则读取有用包标志。若该包被标为有用包时则节点向发送节点发送请求，要求重发该数据包。2二ABOverlap?节点是均匀的散落在圆内的，所以一个区域内包含的节点的个数正比于这个区域的面积大小。所以我们可以将一个区域中包含的节点个数用来表示这个区域的面积大小。圆的半径代表节点的覆盖半径，面积重叠度可以用来表示相邻节点的覆盖范围的重叠度，圆心即代表节点的位置。使用整个网络中计算出的平均的跳距值来取代最相邻的锚节点计算出的平均的跳距的思路。使用上面的方法计算出的平均跳数虽然可以很好的反应出网络的全局性，但是并不

4、没有将每个区域的个体特征考虑在内，(3.30)本文提出利用求无偏估计值来替代求均值所有的锚节点首先根据式(3.30)计算出与出自己之外的所有锚节点的跳距均值hopsizeij。然后根据式(3.32)计算得出整个网络的跳距均值的无偏估计值。N跳节点的跳段距离修正(N>=2)结论:节点和锚节点间的距离越短，在锚节点的监测范围内，存在的该锚节点的小跳数节点就越多，大跳数节点就越少。通常情况下，存在于锚节点的半径为N跳节点的监测范围内的，仅仅可能是该点的N-1,N以及N+l跳的节点中的一个。若N取1，那么N-1跳的节点即

5、是0跳的节点，表示此锚节点，其中至少会存在一个跳数为N-1的节点。距离计算阶段流程选取跳数为一的节点进行约束限定，能够把限制条件制定的最严格.此外，跳数为一的节点获得的跳段距离带有的误差是最小的，所有制定的限制条件会比较的合理。锚节点选择最优策略不良节点请求定位阶段DV-Hop算法流程