基于DV-hop定位的误差加权改进算法-论文.pdf

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1、基于DV-hop定位的误差加权改进算法赵菊敏。等基于DV．hop定位的误差加权改进算法mprovedErrorWeightedAlgorithmBasedonDV—hopLocalization赵菊敏李灯熬武健(太原理工大学信息工程学院，山西太原030024)摘要：通过分析无线传感器网络DV—hop算法理论可知，平均每跳距离是网络定位精度的重要因素，为此提出了一种基于DVh。p定位的误差加权改进算法。改进算法采用限定网络数据包的传输距离，对接收到的有限锚节点进行误差加权处理：在定位阶段采用改进的粒子群对定位结果进行修正处理。Matlab仿真试验表明，改进算法降低了误差对定

2、位精度的影响，提高了定位精度。仿真也证明了该方法在实际应用过程中的可行性。关键词：无线传感器网络DV—hop算法粒子群平均跳距定位精度中图分类号：TP393文献标志码：AAbstract：BasedonthetheoreticalanalysisofwirelesssensornetworkDV—hopalgorithm，itisfoundthattheaveragedistanceperhopisanimportantfactorfornetworkpositioningaccuracy．Animprovederror—weightedalgorithmbasedonD

3、V—hoplocalizationisproposed．Inthisimprovedalgorithm，thetransmissiondistanceofthenetworkdatapacketislimited，andthefiniteanchornodesreceivedareprocessedforerrorweighted．Inpositioningstage。thepositionresuhiscorrectedbyparticleswarmoptimization．ThetestofMatlabsimulationindicatesthattheimprove

4、dalgorithmreducestheinfluenceoferrortothepositioningaccuracyandincreasesthepositioningaccuracy，andprovesthefeasibilityofthismethodinapplications．Keywords：WirelesssensornetworkDistancevector·hopalgorithmParticleswarmAveragehop-distancePositioningaccuracy距离定位包括到达时间法(timeofarrival，TOA)、到达0引言

5、角度法(angle．of．arrival，AOA)、到达时间差法(time无线传感器网络(wirelesssensornetwork，WSN)是differenceofarrival，TDOA)和接收信号强度指示法部署大量低廉的智能传感器节点，并以自组织、多跳方(receivedsignalstrengthindication，RSSI)等方法。这些式构成的无线网络系统。在传感器监测区域内。传感方法定位精度较高，但对硬件的要求高。距离无关的器将采集的数据进行传输和处理，实现对该目标区域定位是通过节点间相互网络连通度和通信半径等，利的监测。无线传感器网络(WSN)具有无线自

6、组织、高用三边测量法、极大似然估计法等算法得出未知节点容错性、动态性强的特点，被广泛应用于军事、环境监的坐标。定位方法包括质心算法、APIT算法、DV—hop测、农业生产、医疗卫生等领域¨]。节点定位是网络算法H等。距离无关定位算法不需要测量距离或角度的硬件，能耗较低，应用前景广泛。重构、检测和定位必不可少的研究基础。按照是否要测量传感器节点之间的距离，现有的1DV-hop算法传感器定位算法可分为基于测距算法(range—based)和1．1DV．hop算法流程距离无关定位算法(range．free)两类]。距离相关的DV．hop算法是由Niculescu等学者提出的免于

7、测定位是指网络锚节点具有测量自身到邻居节点的距距的算法，它的算法定位过程分为以下3个阶段。离、信号的角度和强度的能力．然后通过三边测量法、①计算未知节点与每个锚节点的最小跳数极大似然估计法等算法得出未知节点的坐标。传感器锚节点通过向传感器网络的邻居节点发送自身的信息分组，每个节点维护1个数据表{i，(，Y)，h}。国家自然科学基金青年科学基金资助项目(编号：61303207)；其中，(，Y)为结点i的二维坐标，h为起始节点到节国家自然科学基金面上资助项目(编号：61371062)；教育部2012年高等学校博士学科点专项科研基金