一种新的DV-Hop定位算法

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一种改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法

中。数据包的格式为：Ｉ，ｏＳｚｉ，ｏＳｚｉ该信标节点到｛ＨｐｉｌＨｐｉ是ｄｅｅ所有其它信标节点的每跳平均距离。每个接收到此数据的节点将此信息添加到表中，后继续向其邻居广播，复Ｉ的数据然重Ｄ包就丢弃。过此阶段的广播后，有节点都已知所有信标节点经所
Ａｂｓｒｔｔａｃ
ＢａｅｄｎｔｅｓｏｈＤＶ－Ｈｏｐｗｉｌｓｅｎｏｒｎｗｏｒｏａｔｎｌｒｈｒｅｓｓｓｅｔｋｌｃｉａｇｏｉｍｕｉｇｒｎａｒｍｅｕｅｅｔｅｏｔｓｎｔｉｇｕｌａｓｒｍｎｍｅｔｄａｌｌｔｐｏｉａｈｏｃｃｕａｅｓ— ｔ，ｔａａｇｅｃｏｓｉｗｉｏｎｈｌｒｎｕｍｐｉｏｅｒｉｓｅｓａｐｅｕｅｓｍｅｈｄｏｃｌｕｌｉｇｔｏｎｆｅｎｇｙｓｕｓＴｈｉｐｒｓａｔｏｆａｃａｔＭＩｎＮ－ＭＡＸｏｄｅｏｔ，ｒｄｕｎｌｃａｉｂｙｅｃ・ｏｎｉｇｎｃａｃａｉｐｅｎｎｇ，ｅｃｉｅｅｒｏｎｕｍｐｔ，ｓｏｌｇｉｇｈｅｓｖｖａｏｒｅｓｓｓｔｋｃｃｌＴｘ— ｌｕｌｔｏｎｓｄｉｒｄｕｎｇｎｇｙｃｓｉｔｐｒｏｎｎｔｕｒｉｌｆｗｉｏｎｈｕｅｌｓｅｎｏｒｎｅｗｏｒｓｙｅ．ｈｅｅｐｅｒｅｔｓｏｔａｔｅｍｐｒｅａｌｉｉｎｓｈｗｈｔｈｉｏｖｄｇｏｒｈｍｃｎｕｂｔｔｌｒｄｕｃｍｐｕｉｃｓｓｂｕａｌｏｓｌｔｉｐｒｖｐｏｉｏｎｇｍｔａｓｓａｎｉｙｅｃｅｏａｌｔｎｇｏｔ，ｔｓｉｌｍｏｅｄｇｈｙｓｔｎｉｉ

无线传感器网络中一种修正DV-Hop算法

Ａｂｓｒｃ：ｉａｒｄｓｒｂｓｔｅｂｓｃｐｉｃｐｅｆＤＶ－ｐａｇｒｔｍ．ＡｓｆｒｔｅｏｉｉａｔａｔＴｈｓｐｐｅｅｃｅｈａｉｒｎｉｌｓｏｉＨｏｌｏｉｈｏｈｒｇｎｌＤＶ－ｐａｇｒｔｍ，ｔｅＨｏｌｏｉｈｈｎｍｂｒｏｏｓｂｔｅｏｅｓｔｏｌｒｅａｏｍｅｓｌｐｒｆｎｄｓａｓｍｂｅａａｓｎｌｕｒｏ，ｂｔｆｕｅｆｈｐｅｗｅｎｎｄｓｉｏａｇｎｄｓｍａｌａｔｏｏｅｓｅｌｄｃｎｃｕｅａａａｏｇｅｅｒｒｏｈｏ
ａｃｒｃｆｕｐｄｓｎｅｂｔｌｄｃｓｅｐｓｉｉｒｒａｄｒｍｏｅｅｕｋｏｎｎｄｓｕｉｅｈｅｉｎｃｕａｙｏｍｉａｃｕｓｒｕｅｏｉｏｎｅｏｓｎｊｔａｏｅｈｔｔｎｇｒｅｖｓｎｎｗｏｅｔｄｅｇｏ．ｈｔｏｓｔｒ
Ｔｈｘｅｍｅｔｌｒｓｔａｅｓｏｈｔｔｅｐｉｉｎｎｇａｃａｙｂｓｄｏｄｆｅｌｏｉｓｍｕｈｂｅｒｔａｅｅｐｒｉｎａｅｕｌｈｖｈｗｔａｈｏｓｔｏｓｎｉｃｕｃａｅｎｍｏｉｄａｇｒｔｒｉｍｈｉｃａｅｈｎｏｉｉａｎｔｏｄｉｇａｄｔｏａａｄｒｅｎｄｐｏｅｅｃｒｅｔｅｓｏｅｉｒｖｄａｇｒｔ．ｒｇｎｌｏｅｗｉｕｔｄｎｄｉｉｎｌｒｗａ，ａｒｖｄｔｏｃｎｓｆｔｍｐｏｅｌｏｉｈｈａｈｈｈｍＫｅｒｓｌｃｔｏｌｏｔｍ；ｎｌｇｅｅｏ；ｐｃｕｔｔｒｓｏｌａｕ；ｙｗｏｄ：ｏａｉｎａｇｒｈａａｏｕｒｒｈｏｏｎ；ｈｅｈｄｖｌｅｍｏｄｆｃｔｏｉｉａｉｎｉ

WSN中一种改进的三维DV-Hop节点定位算法

ｌｃｌａｉｎａｇｒｔｍｏｒｌｓｅｓｒｎｔｒ．Ｔｈｅｎｅａｇｒｔｅｓａｔｒｓｌｒｍｅｅｆｈｐｓｔｅｏａｉｔｏｌｏｈｆｒｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｓｚｉｗｌｏｈｓｔｈｅｈｏｄｐａａｔｒｏｏｏｒ — ｉｍｄｅｃｍｍｕｃｔｏｏｔｉｈｅｆｒｔｓａｅ，ｎｈｐｔｏａｖｒｇｐｓｚｓｕｅｎｓｅｄｏｅｆｘｅｖｒｇｕｃｏｎｉａｉｎｃｓｎｔｓｔｇａｄｔｅｏｉｎｌｅａｅｈｏｉｅｗａｓｄｉｔａｆｔｉａｈｉｄａｅａｅｈｐｓｚｎｔｅｏｄｓａｅｔａｃｌｔｈｉｔｎｅｂｅｗｅｎｕｋｗｎｎｄｅｎｄａｃｒｎｄｅ．ＳｉｌｔｏｓｏｉｅｉｈｅｓｃｎｔｇｏｃｌｕａｅｔｅｄｓａｃｔｅｎｎｏｏｓａｈｏｏｓｎｍｕａｉｎｗａｍａｅｂｙｕｓｎｇＭａｌｂ７ＩｔｅｒｓｔｆｔｉｌｔｏｈｏｔａｈｍｐｒｖｄＤＶ－ｐ３ａｇｒｔｍａｂｏｓｄｉｔａ．，ｅｕｌｏｈｅｓｍｕａｉｎｓｗｈｔｔｅｉｈｓｏｅＨｏＤｌｏｉｈｃｎｏｖｉｕ．１ｒｖｈｅｌｃｌｚｔｏｃｕａｙｏｈｎｋｗｎｎｏｅｄａｓｅｕｅｃｍｍｕｃｔｏｓｔａｃｅｆｃｉｌｙｉｍｐｏｅｔｏａｉａｉｎａｃｒｃｆｔｅｕｎｏｄｓａｌｏｒｄｃｏｎｎｉａｉｎｒｆｆｅｔｙ．ｉｖｅ

DV-Hop定位算法优化思想

DV-Hop 定位算法改进1.DV-Hop 算法原理及性能1.1.算法原理i. DV-Hop 算法是典型的无需测距的定位算法, 基本思想是将未知节点到信标节点之间的距离用网络中节点的平均每跳距离和两节点之间跳数的乘积来表示, 然后再使用三边测量法或极大似然估计法来获得未知节点的位置信息。

DV-Hop 算法定位过程分以下三个步骤:ii. 信标节点位置已知, 计算未知节点与每个信标节点的最小跳数计算未知节点与每个信标节点的最小跳数, 计算公式如下i j i iji j HopSize h ≠≠=∑iii. 利用三边测量法计算自身位置1.2.算法性能DV-Hop 算法依据信标节点间的跳数来计算平均距离, 所以信标节点比例对算法定位精度存在直接的影响。

一方面, 信标节点的位置信息通常依赖于人工部署或者GPS 实现。

人工部署受限于环境同时也限制了网络的可扩展性；而使用GPS 会使得节点费用比普通节点高两个数量级, 成本太高。

另一方面, 无须测距定位算法中, 信标节点比例越高, 定位越精确。

所以信标节点比例和成本需要权衡。

同时, DV-Hop 算法对网络的拓扑结构也十分敏感。

在实际网络拓扑中, 未知节点与信标节点间的路径往往不是直线, 而是存在“空洞”, 使得估算距离远大于实际距离, 定位精度大打折扣, 即DV-Hop 算法仅在各向同性的密集网络中, 校正值才能被合理的估算。

所以DV-Hop 算法的性能在一定程度上取决于网络结构和信标节点比例。

2.基于邻居节点空间顺序序列优化针对DV-Hop 算法对网络拓扑结构敏感的问题, 有学者提出了不同的改进算法, 其中一种是基于邻居节点空间序列优化的改进算法。

假设网络环境如下图AB CL 123457图1基于邻居节点空间顺序序列优化示意图其中, L 为信标节点, 其余均为未知节点, 且A.C 均为B 的一跳邻居节点。

若已经通过计算获得LB 的距离, 又因为B 是C 的一跳邻居节点, 所以BC 的距离以平均跳来估算。

一种改进的DV-Hop节点定位算法

∑ ｉ
ＨｏｚＮｅｐＳｉｅｗ￣ —
Ｊ ≠
—
每个信标节点采用广播的方式将其位置信息（ｉｘ，ｙｏｓ）Ｉ，ｉｉｐｉＤ，Ｈ传递给其他节点，中，Ｈｐｉ其ｏｓ是跳数，它的初始时为０，当接收节点接收到来自同～个信标节点但跳数不同的位置信息时，记录最小的跳数，忽略较大跳数的分组。然后将跳数加１，再转发给其他邻居节点。依靠这种方法便能够找出未知节点到每个信标节点的最小跳数。
进
ＡＸ＝ｂ
其中，矩阵信标节点坐标构成，ｏ未知节点和信标节点之间的由ｂａ距离构成，为未知节点的坐标，用标准最小二乘法可求得估计值的
Ｕ＝ｒ一Ａｒ）ｂ
２改进算法在改进算法中，为降低存储容量，对每个信标节点的广播范围进行限制。此外，目前的无线传感器网络的节点定位算法大部分是设定节点，），分别是信标节点的坐标，ＨｓｘＹ、乃）．１，ｐ为信标节点ｏｊｊ之问的跳数。然后，信标节点将计算出的平均每跳距离广播到网络与ｉ中，未知节点仅记录它接收到的第一个平均距离。然后，未知节点将它与信标节点的最小跳数和接收到的每跳平均距离相乘便计算出了它与每个信标节点的估计距离。
１１测量未知节点与信标节点间的最小跳数．
其中ｄ表示通信的距离，Ｅ为消耗的能量，ｚ足关系２ｎ，ｋ，菏｝＜＜４是系数。此外，为了节省通信能量，可以设置一个门限跳数ｎ，当节点接收到来自信标节点的位置信息时，首先检测Ｈｏｓ否达到门限跳数，ｐｉ是若Ｈｐ＜，则跳数加１ｏｓｎ，并转发给邻居节点，否则丢弃该包。Ｓｐ：在计算每个信标节点与其他信标节点的每跳平均距离时，公ｔ２ｅ式变为

改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法

需测距定位方案受到广泛关注。ＤＨｐ算法是目前应用最Ｖ— ｏ广泛的定位算法之一，但是它在计算未知节点到锚节点距离时存在较大误差。本文针对ＤＶＨｐ算法的不足，提出一种 —ｏ改进算法。
，
ＩｐｒｖｅＤＶ－ｏｃｌｚｔｏｇｒｔｍｏｄＨｐＬｏａｉａｉｎＡｌｏｉｈｍｆｒＷｉｅｅｓＳｎｓｒＮｅｗｏｋｏｒｌｓｅｏｔｒ
ＷＡＮＧｎｇ，ＳＩＨａｏｙａＹｉＨ — ｎｇ
（．ｃｏｌｆｎｉｎｎａｄＣｈｍｉｌｎｉｅｒｇＳｅｙｎｉｏｇＵｎｖｒｉ，ｈｎａｇＩ０５，ｈｎ；１ＳｈｏＥｖｒｍｅｔｌｎｅｃｇｎｅｉ，ｈｎａｇＬｇｎｉｅｓｙＳｅｙｎ１１９ＣｉａｏｏａａＥｎｔ２ＰＡ６０１ｒｏｓＳｅｙｎ１１２Ｃｍａ．Ｌ５２ｏｐ，ｈｎａｇ１０６，ｈ）Ｔ
［ｙｗｏｄＷｉｌｓｅｓｒｔｒ（Ｎ）ｌｃｌａｉｌｏｉｍ；ｏｅａｅａｅａｅａｅｏｎｃｖｔ；－ｏｌｏｉｍＫｅｒｓｒｅｓＳｎｏｗｏｋＷＳ；ｏａｉｔｎａｒｈｃｖｒｇｔ；ｖｒｇｎｅｔｉＤＶＨｐａｇｒｈＩｅＮｅｚｏｇｔｒｃｉｙｔ
ｄｓａｃ，ａｄｃｍｐｔｓｔｅａｇｅｔｒｕｔｅａｊｃｎｏｅｖｒａ．ｔｉｔｄｃｓａｅａｅｃｎｅｔｉｅｒｅｃｍｐｔｈｐｄｓｎｅｔｒｉｎｅｎｏｕｅｎｌｈｏ曲ｈｄａｅｔｄｓｏｅｌｐＩｎｒｕｅｖｒｇｏｎｃｉｔｄｇｅｏｕｅｏｉａｃｏｍｏｅｔｈｎｏｖｙｔ

《DVHOP定位算法》课件

DVHOP定位算法
摘要： DVHOP定位算法是一种用于无线传感器网络中节点定位的算法，通过测量节点之间的距离来确定节点的位置。
算法简介
DVHOP定位算法是基于距离向量的位置估计算法，通过节点之间的距离信息进行三角定位。
算法原理
1 距离测量
节点之间通过无线信号传输进行距离测量，使用多普勒效应或RSSI进行距离估计。
2 三角定位
通过多个节点之间的距离信息，使用三角定位算法计算节点的位置。
3 位置修正
根据估计位置和实际距离进行位置修正，提高定位的准确性。
算法步骤
1
邻居选择
选择节点的邻居节点作为距离测量的基准。
2
距估计
通过测量节点与邻居节点之间的距离进行距离估计。
3
三角定位
利用多个节点之间的距离信息，使用三角定位算法计算节点的位置。
机器人与自动驾驶
将DVHOP定位算法应用于机器人和自动驾驶技术中，帮助实现精准定位和导航。
结论
DVHOP定位算法是一种灵活可靠的节点定位算法，广泛应用于无线传感器网络和定位技术领域。
算法的优缺点
优点
简单易实现、不依赖GPS技术、适用于大规模网络。
缺点
受环境干扰影响较大、定位误差较大、消耗较多能量。
技术应用
无线传感器网络
DVHOP定位算法可应用于无线传感器网络中的节点定位，用于环境监测、农业检测等应用。
室内定位
通过部署无线传感器节点，利用 DVHOP定位算法实现室内定位服务。

dvhop定位算法例题

dvhop定位算法例题DV-HOP定位算法例题DV-HOP（Distance Vector Hop）是一种基于跳数的定位算法，适用于无线传感器网络中的节点定位。

该算法通过测量节点之间的跳数和信号强度来估计节点的位置。

下面我们通过一个例题来详细介绍DV-HOP定位算法的原理和步骤。

首先，我们需要选择几个已知位置的节点作为锚节点。

在这个例题中，我们选择节点A、D和J作为锚节点，它们的位置已知。

接下来，我们需要通过测量节点之间的跳数和信号强度来计算节点的位置。

假设节点A测量到节点B的跳数为1，节点B测量到节点C的跳数为1，节点C测量到节点D的跳数为1，节点A测量到节点E的跳数为1，节点E测量到节点F的跳数为1，节点F测量到节点G的跳数为1，节点G测量到节点H的跳数为1，节点E测量到节点I的跳数为1，节点I测量到节点J的跳数为1。

然后，我们需要计算每个节点的平均跳数。

节点A的平均跳数为1，节点B的平均跳数为2，节点C的平均跳数为3，节点D的平均跳数为4，节点E的平均跳数为2，节点F的平均跳数为3，节点G的平均跳数为4，节点H的平均跳数为5，节点I的平均跳数为3，节点J的平均跳数为2。

接下来，我们需要计算每个节点的平均信号强度。

假设节点A测量到节点B的信号强度为-60dBm，节点B测量到节点C的信号强度为-65dBm，节点C测量到节点D的信号强度为-70dBm，节点A测量到节点E的信号强度为-55dBm，节点E测量到节点F的信号强度为-60dBm，节点F测量到节点G的信号强度为-65dBm，节点G测量到节点H的信号强度为-70dBm，节点E测量到节点I的信号强度为-55dBm，节点I测量到节点J的信号强度为-60dBm。

基于GWO和PSO协同优化的DV-Hop定位算法

基于GWO和PSO协同优化的DV-Hop定位算法作者：朱子行陈辉来源：《现代信息科技》2022年第03期摘要：無线传感器网络具有感知和处理信息的能力，只有当被测网络内节点的位置已知时，节点传递给用户的信息才有意义。

针对DV-Hop定位中传统最小二乘法不可避免的精度低的缺点，引入粒子群算法（PSO）和灰狼优化器（GWO）来估计未知节点位置。

粒子群算法具有个体记忆的特点，采用粒子位置更新代替灰狼个体位置更新，使灰狼算法在优化上具有可记忆性。

仿真数据表明，改进后的算法可以有效降低节点定位误差，实现更高的定位精度。

关键词：无线传感器网络;DV-Hop;灰狼优化器;粒子群算法中图分类号：TN934 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）03-0088-04DV-Hop Positioning Algorithm Based on GWO and PSO Collaborative OptimizationZHU Zihang， CHEN Hui（Anhui University of Science & Technology， Huainan 232001， China）Abstract： Wireless sensor networks have the ability to sense and process information， and the information passed by the nodes to the user is meaningful only when the location of the nodes within the network under test is known. In view of the inevitable shortcoming of low precision of the traditional least squares method in DV-Hop （distance vector-hop） localization， the Particle Swarm optimization （PSO） and the Gray Wolf Optimizer （GWO） are introduced to estimate unknown node positions. The Particle Swarm optimization has the characteristics of individual memory， and the particle position update is used to replace the gray wolf individual position update， so that the gray wolf algorithm has memory in optimization. The simulation data show that the improved algorithm can effectively reduce the node positioning error and achieve higher positioning accuracy.Keywords： wireless sensor network; DV-Hop; Grey Wolf Optimizer; Particle Swarm optimization0 引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network， WSN）作为信息获取的重要技术随着网络信息的快速发展得到了广泛使用[1]。

DV-HOP-定位算法

注：文本框可根据需求改变颜色、移动位置；文字可编辑
无线传感网络DV—HOP节点定位算法研究
姓名：王家宣学号：1242152128 班级：12信管（1）班
目录
1背景介绍
2 定位技术分类
3 DV-HOP定位算法
4 仿真模拟
5结束语
背景
定位技术的研究意义：
无线传感器网络与传统的有限传感器相比 , 有许多优势 , 具有较小的体积、消耗能量较少、自身的组织方式较简单、无需专人值守 , 以及具备比较高的容错性等 , 不仅能够减少网络部署的时间 , 降低部署成本 , 还能部署于传统有限传感器无法应用的区域。
ˆ 3 HS N d 3 2
DV-HOP算法的3个阶段
第3阶段：当未知节点获得与3个或更多参考节点的距
离时，根据三边测量法或极大似然估计法来计算未知节点的位置。
一
1
2
性能指标
(1) 节点密度一般来说，网络中节点密度越大，定位精度越高。DV-Hop算法只能在节点分布比较密集的无线传感器网络中才能合理地估算平均每跳距离，然后才能较准确地估算出节点的位置。 (2) 锚节点密度因为人工部署锚节点的方式受到网络所处自然环境的限制；而搭载GPS模块的锚节点成本会比普通节点高两个数量级。这些都限制了锚节点在整个网络中所占的比例不能太大。
第2阶段：平均每跳距离归一化处理得到权值 M hi i M Hs D HsiD i 1 hk
i
k 1
权值
每跳距离
通过这个加权过程，使得定位节点的平均每跳距离能从多个信标节点的平均每跳距离中得到反映，使得定位节点的平均每跳距离更接近于网络的实际平均每跳距离。
第2阶段：-最小均方误差准则

改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法

２０１３正
仪表技术与传感器
ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＴｅｃｈｎｉｑｕｅａｎｄＳｅｎｓｏｒ
２０１３Ｎｏ．６
第６期
改进的ＤＶ— Ｈｏｐ无线传感器网络定位算法
赵吉，傅毅，王瀚波
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）算法校正改进ＤＶ— Ｈｏｐ算法进行比较，表明ＱＰＳＯ算法在优化性能上优于ＰＳＯ算法，有效提高了节点
定位精度，证明该方法的有效性。关键词：量子行为粒子群优化算法；粒子群优化算法；定位；无线传感器网络；ＤＶ—Ｈｏｐ算法
ｐｒｏｖｅｄＤＶ— Ｈｏｐ．Ｔｈｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｗａｓｆｏｍｕｒｌａｔｅｄａｓａｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｓｓｕｅｉｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｌｇａｏｒｉｔｈｍ，ａｎｄｉｔ
（ＷＳＮｓ），ｔｈｅｑｕａｎｔｕｍ－ｂｅｈａｖｅｄｐａｔｒｉｃｌｅｓｗａｌｎｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＱＰＳＯ）ｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｏｒｒｅｃｔｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙｉｍ —

dvhop定位算法的实验心得

dvhop定位算法的实验心得
DV-HOP（Distance Vector Hop）算法是一种无线传感器网络的定位算法。

该算法的主要思想是通过测量节点之间的距离和信号强度，来推断节点的位置。

通过一系列的多跳通信，每个节点可以推断出自己相对于某个已知节点的距离和位置。

在进行实验时，我们首先需要部署一组无线传感器节点，这些节点之间可以通过无线信号进行通信。

我们利用这些节点来构建一个拓扑图，该拓扑图描述了节点之间的连接关系和信号强度情况。

在使用DV-HOP算法进行定位时，我们首先需要选定一些已知位置的节点作为锚点，这些锚点节点将用于定位其他节点。

接着，我们通过计算节点之间的距离和信号强度，来推算出每个非锚点节点的位置信息。

在实验过程中，我们可以通过比较算法计算的位置信息和实际位置信息之间的误差来评估算法的性能。

通常情况下，误差越小，算法的性能越好。

需要注意的是，DV-HOP算法的定位精度受到多种因素的影响，如节点密度、信号传播特性、信噪比等。

因此，在进行实验时，我们需要对这些因素进行充分的考虑，以保证算法的准确性和可靠性。

总体而言，DV-HOP算法是一种较为常用的无线传感器网络定位算法，具有较高的定位精度和稳定性。

在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的算法，并进行充分的实验验证，以提高定位精度和可靠性。

一种新的无线传感器网络DV-Hop算法

ｐｒｗｅｐｏｏｅｅｌｃｌａｉｎａｇｒｔｅｒｐｓｄａｎｗｏａｉｔｏｌｏｈｍａｄＲＤＶ— ｏｌｏｔｍｏｉｒｖｈｏａｉａｉｎａｃｒｃ．ＴｉｚｉｎｍｅｈｐａｇｒｈｔｍｐｏｅｔｅｌｃｌｚｔｏｃｕａｙｉｈｓａｇｒｔｍｏａｅｎｎｏｏｅｙｉｃｒｏａｉｇｔａｖｎａｅｏｌｏｉｈｌｃｔｓｕｋｗｎｎｄｓｂｎｏｐｒｔｈｅｄａｔｇｓｆＲＳＳａｎＩｎｄＤＶ－ｏｈｐ．Ｃｏａｅｔｒｖｏｓｍｐｒｄｗｉｐｅｉｕｈ
第３３卷第１期
２１００年２月
电子器件
ＣｉｅｅＪｕｎｌｏｅｔｎＤｅｉｅｈｎｓｏｒａｆｃｒｖｃｓＥｌｏ
Ｖｏ．３Ｎｏ１１３．Ｆｂ２０ｅ．０１
ＡｗＮｅＤＶ— ｏｇｒｔｍｏｉｅｅｓＳｎｏｔｒＨｐＡｌｏｉｈｆｒＷｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋｓ
ＡｓａｔＷＳｓＷｉｌｓｓｎｏｅｏｋ）ｗｉｒｕｅｒａｏｅｒｕｄｒａｌｔｉｔｔｏｉｒｂｔｃ：Ｎ（ｒｅｓｅｓｒｎｔｒｓ，ｈｃａｅｓｄｉａｂｏｄｆｇｏｎ，ａｂｅｏｎａｌｍｎｔｒｅｗｈｎｒｅｓｎｙｏａｄｃｌｃｖｒｕｆｒａｉｆｉｅｅｔｂｅｔｉｔｅｄｓｂｔｄａａｅ－ｃｌａｉｎｆｈａｉｐｏ — ｎｏｅｔａｉｓｎｏｍｔｎｏｆｒｎｏｊｃｓｎｈｉｒｕｅｒ．Ｓｌｌａｉｔｎｉｏｅｏｅｂｓｒｂｌｏｉｏｄｆｔｉｅｆｏｚｏｓｔｃ

无线传感器网络中平均跳距修正的 DV-Hop 定位算法

无线传感器网络中平均跳距修正的 DV-Hop 定位算法无线传感器网络中，定位算法是一个非常重要的问题，因为通过精确定位，可以提高传感器网络的准确性和可靠性。

其中，DV-Hop定位算法是一种应用较为广泛的算法，它可以通过节点间的距离信息定位目标节点。

但由于信号在信道传输中受到多种干扰和衰减，因此距离信息可能出现误差，导致定位结果不准确。

为了解决这个问题，我们需要对DV-Hop算法进行平均跳距修正。

DV-Hop算法是一种基于跳数的定位算法，它的基本思想是将节点按照一定的规则构建成一个虚拟三维空间图。

首先，以某一个节点为起点，广播一个超级目标信标。

然后周围的节点根据接收到的信号强度计算出到起点的距离。

接下来，这些节点以广播的方式将自己的距离信息传递给它们的邻居节点，最终这个距离信息会传递到所有节点。

通过距离信息和网络拓扑结构，节点就可以计算出到超级目标信标的跳数距离。

最后，节点就可以通过跳数距离估计自己的位置。

但是，DV-Hop算法的精度受到平均跳距的影响，其中平均跳距是指节点在网络中的平均跨越距离。

一旦平均跳距出现误差，定位精度就会受到很大的影响。

因此，我们需要对DV-Hop算法进行平均跳距修正。

平均跳距修正的主要思想是将跳数距离转化为物理距离，通过测量物理距离来修正平均跳距的误差。

具体来说，根据既有的位置信息，我们先估算出一个节点在网络中三维坐标系中的位置。

然后，通过广播信号的传输时间计算出节点之间的物理距离。

通过对跳数距离和物理距离进行对比，即可得到平均跳距的修正值。

最后，重新计算跳数距离并根据新的平均跳距估算节点位置。

通过平均跳距修正，能够避免DV-Hop算法的的平均跳距误差，提高定位精度。

但需要注意的是，平均跳距修正需要额外的开销以及时间成本，因此在实际应用中需要权衡好定位精度和计算效率的关系。

DVHop定位算法研究

扩展性好；无需精确旳测距方式，
硬件要求低，成本低。
性能受节点密度影响大，节点密度大，精确度高；
锚节点定位分布情况影响定位精度。
Part 03
基于锚节点布署旳 DV-Hop定位算法
03 基于锚节点布署旳DV-Hop定位算法
——问题描述
➢ 锚节点需要广播两次消息到整个无线传感器网络才干完毕定位计算：第一次用來取得节点之间旳最小跳数；第二次是用来广播锚节点计算旳单跳矫正值给每一种未知节点。
• 无需测距定位措施
➢ 无需测量节点间旳绝对距离或方位，利用节点间估计旳距离计算节点位置； ➢ 硬件设备简朴，网络成本低，功耗小，受环境原因影响较小； ➢ 经典算法有质心定位算法、DV-Hop算法、APIT算法、凸规划定位算法等。
Part 02
DV-HOP定位算法
02 DV-HOP定位算法
——关键思想
02 DV-HOP定位算法
——算法环节（2）
（2）计算未知节点与锚节点旳实际跳段距离
02 DV-HOP定位算法
——算法环节（3）
（3）利用三边测量法或者极大似然估计法计算本身位置
未知节点利用第二阶段获得到各个锚节点旳估计距离，然后根据三边测量法三边或测者量最法大：似然估计法能够计B 算其估计坐标。 A
➢ 收到送些信息旳传感器节点统计锚节点旳有关信息，而且将相应旳跳数值加1，然后转发给它旳邻居节点，这么网络中旳全部节点能够统计每个锚节点旳位置和相应旳最小跳数。
➢ 为了降低网络通信量，节点能够丢弃无效旳锚节点信息。假如某个未知节点己经统计了某个锚节点旳有关信息，则进行跳数判断，假如接受到信息中旳跳数加1不不大于该未知节点己经统计旳最小跳数，则以为这条信息是无效旳，丢弃而且不转发此消息。

dvhop三边测量法MATLAB,基于非测距的DV-Hop定位算法改进

dvhop三边测量法MATLAB,基于⾮测距的DV-Hop定位算法改进⽆线传感器⽹络是由⼤量随机分布的传感器节点组成，是⼀种分布式的、⾃组织的⽹络。

其关键技术包括：⽹络拓扑控制、节点定位、时钟同步、数据融合、路由协议等。

⽽节点定位问题则是⽆线传感器⽹络中的⼀个最为基本和重要的问题。

⽬前，⽆线传感器⽹络定位算法可以分为基于测距和基于⾮测距的定位算法。

基于测距定位常⽤的测量⽅法有TOA、TDOA、AOA、RSSI，尽管这些技术相对精度⾼，但是对硬件要求很⾼。

基于⾮测距定位常⽤的测量⽅法有：DV- Hop、质⼼、APIT、MDSMAP。

DV-Hop为典型的基于⾮测距定位，其对硬件要求低，实现简单。

它的不⾜之处在于计算平均跳距及定位坐标时会产⽣误差。

因此针对DV-Hop算法的缺陷，提出了⼀系列的改进算法，包括：对原始算法中的平均跳距进⾏改进，使⽤多个锚节点估算平均距离并且采⽤归⼀化加权的平均跳距；提出基于⼏何学的定位算法，利⽤⼏何学中的斜率⽅法来判断锚节点间的位置关系，从中选取最优的锚节点序列，从⽽更精确地确定未知节点；引⼊共线度的概念，利⽤共线度参数，动态地调节未知节点可以收集的邻居锚节点的距离阈值，挑选⽹络中好的锚节点组进⾏位置估计，最后再⽤加权估计机制来得到最终的节点位置估计。

这些⽅法都在⼀定程度上提⾼了定位精度。

本⽂针对DV-Hop算法中计算平均跳距和三边定位两⽅⾯存在的定位误差，提出了改进的算法。

⾸先利⽤全⽹平均跳距来纠正单个锚节点的平均跳距，然后在最后计算三边定位时，利⽤节点间连通度的不同，选择最优组合的3个锚节点来参与定位，进⼀步提⾼定位精度。

1 DV-Hop算法介绍美国路特葛斯⼤学的Dragos Niculescu等⼈利⽤距离⽮量路由和GPS定位原理提出⼀系列分布式定位算法，合称APS，DV-Hop算法就是其中的⼀种。

DVHop分为3个步骤实现：① 锚节点i⼴播⾃⾝的位置信息IDi。

初始跳数0，每发送⼀个节点信息，跳数就加1，然后转发，直到⽹络中所有的节点都收到锚节点的信息包。

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究的开题报告

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究的开题报告I.课题背景与意义随着无线网络技术的发展，无线传感器网络已成为研究热点之一。

无线传感器网络的一项重要应用就是对目标位置进行定位，但是受到无线信号传播的不稳定性、传感器节点位置误差和网络拓扑结构的限制等因素的影响，节点定位精度难以保证。

因此，设计一种高精度的节点定位算法成为无线传感器网络中的研究热点。

传感器网络中的DV-Hop算法是一种经典的定位算法，其原理简单，适用于多种拓扑结构，并且具有较好的定位精度。

因此，本文研究无线传感器网络中DV-Hop定位算法，进一步提高节点定位精度，适应网络中不同的应用场景。

II.研究现状及发展动态近年来，越来越多的研究关注无线传感器网络的节点定位问题。

目前，相关研究主要集中在DV-Hop算法、MDS-MAP算法、半监督学习算法等方面。

其中，DV-Hop算法因其原理简单、易于实现，在无线传感器网络中得到了广泛的应用。

但随着网络规模的增大，节点间距离的误差也会随之增大，影响定位的精度。

因此，如何减少节点定位误差是当前研究的重点。

III.研究对象与内容本文研究对象为无线传感器网络中的DV-Hop节点定位算法。

具体研究内容包括以下三个方面：1.分析DV-Hop算法的原理和定位误差来源，探究其局限性。

2.通过增加节点之间的通信次数，设计一种改进的DV-Hop算法，来提高节点定位精度。

3.在NS2平台上实现算法，并对其进行性能测试，评估改进后算法的可行性和有效性。

IV.研究方法和技术路线本文将采用理论分析与仿真实验相结合的方法，进行研究。

主要包括以下技术路线：1.对DV-Hop算法进行分析，研究其误差来源，并探究提高算法精度的途径。

2.设计改进的DV-Hop算法，并进行相关的数学建模和理论分析。

3.在NS2模拟平台上实现算法，并进行性能测试。

4.对实验结果进行分析和总结，评估改进后算法的可行性和有效性。

V.预期研究成果本文预期研究成果包括以下方面：1.研究了无线传感器网络中DV-Hop节点定位算法的原理，探究其定位误差来源和局限性。

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第２３卷第１２期
２１００年１２月
传感技术学报
ＣＮＥＥＪＵＲＬＯＥＯＲＨＩＳＯＮＡＦＳＮＳＳＡＮＤＡＣＵＡＯＲＴＴＳ
Ｖｏ．３Ｎｏ２１２．１Ｄｅ．２０ｃ０１
ＡｖｌＤＶ・ｐＬｏａｉａｉｎＡｌｏｉｈＮｏｅＨｏｃｌｔｏｇｒｔｍａｚ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：ＡｏｅｎｖｌＤＶ— ｐａｇｒｔｍｉｈｉａｇｆｅｏａｉｎａｇｒｔｍｎＷＳｎａｒｉｈａｃｒｃＨｏｌｏｈｗｈｃｓａｒｎ —ｒｅｌｃｔｏｌｏｉｈｉｉＮｓａｄｈｓｍｏｅｈｇｃｕａｙｉｒｐｏｅ．Ａｉｈｔｉｎｒｄｃｄｉｔｈｌｏｔｓｐｏｓｄｗｅｇｓｉｔｏｕｅｎｏｔｅａｇｒｈｍｏｉｒｖｈｖｒｇｏ－ｉｔｎｅ，ａｄｔｅｈａｃｌｔｄｉｔｍｐｏｅｔｅａｅａｅｈｐｄｓａｃｎｈｎｔｅｃｌｕａｅｄｓａｃｈｏｇｓｎｇｔｅａｅａｅｈｐｄｓａｃｌｂｌｓｒｔｅｌｄｉｔｎｅ．Ａｎｈｎｔｅａｃｏｏｅｔａｉｔｎｅｔｒｕｈｕｉｈｖｒｇｏ — ｉｔｎｅｗｉｌｅｃｏｅｏｒａｓａｃｄｔｅｈｎｈｒｎｄｅｍｓｗｈｃａｅｂｔｒｔｐｌｇｎｒｌｓｒｔｈｎｋｏｏｅａｅｓｌｃｅｈｏｈｃｌｉａｉｙｔｒｓｏｄＮＣＤｎｉｈｈｖｅｔｏｏｏｙａｄａｅｃｏｅｏｔｅｕｎｗｎｎｄｒｅｅｔｄｔｒｕｇｏｌｅｎｅｒｔｈｅｈｌａｄ
ＪＡＮＧＹｓｅｇ，ＦＮＧＹｎａＩｕｈｎＥａｈｏ
（ｏｅｅｏｏｕｉｔｎＥｇｎｅｉｇ，ｈｎｑｇＵｗｍｔ，Ｃｏｇｉｇ４０４ＣＵｇＣｍｍｎｃｉｎｉｒｆａｏｅｎＣｏｇｉｎｅｉｎｙｈｎｑｎ００４，Ｃｉａｈｎ）
（庆大学通信工程学院，庆４０４）重重００４
摘要：提出了一种新的基于非测距的Ｄ — ｏＶＨｐ高精度无线传感网节点定位算法。通过引入权重，改进计算未知节点平均跳
距的方法，使计算出的平均跳距更加合理，用此平均跳距计算出的距离能更接近实际距离；通过引入共线性阈值ＮＤ和跳数Ｃ阈值ＴＤ，Ｈ选择拓扑关系好的且距离未知节点较近的锚节点组进行位置估计得出一系列位置；最后通过质心算法得出最终的位置坐标。仿真结果表明新算法能在不需要任何额外硬件的支持下，在降低算法复杂度的同时，提供比Ｄ．ｏ能ＶＨｐ算法更精
ｈｐｔｒｓｏｄＴｏｈｅｈｌＨＤｏｅｔｔｏａｉｎａｄｇｔａｓｒｅｆｌｃｔｎ．Ｆｎｌｔｓｉｅｌｃｔｎｅｅｉｓｏｏａｉｓｉａｌｍａｏｏｙ．ｔｅｆａｏｒｉａｅａｅｇｔｈｎｌｃｏｄｎｔｓｃｎｂｏｉｔｒｕｈｕｉｇＣｎｒｉｌｏｉｍ．ＳｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｈｏｅｈｏｇｓｅｔｄａｇｒｔｎｏｈｉｌｔｅｕｔｓｏｈｔｅｎｖｌｏｓｔＤＶ— ｐａｇｒｈｃｎｐｏｉｅｍｏｅａｃ — ＨｏｌｏｉｍａｒｖｄｒｃＨｔｒｔｏａｉｎｅｔｔｎａｄｗｉｏｔｅｄｎｎｄｉｏａａｄｒｎｈｏｌｘｔｆｈｌｏｔｍｅｕｅ．ａｅｌｃｔｓｍａｉｎｔｕｅｉｇａｙａｄｔｎｌｒｗａｅａｄｔｅｃｍｐｅｉｏｅａｇｒｈｉｒｄｃｄｏｉｏｈｎｉｈｙｔｉｓ
ｔｏｃｕａｙｉｎａｃｒｃ
ＥＡＣＥＣ：１０６５Ｐ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０１９．００１．２ｏ：０３６／．ｓ．０４— ６９２１．２０９ｓ
一
种新的ＤＨｏ位算法术Ｖ— ｐ定
江禹生，冯砚毫
Ｋｏｋｙｗｏｄｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓ：ＤＶ— ｐｌｃｌａｉｎａｇｒｔｍ；ａｅａｅｈｐ— ｉｔｎｃＨｏｏａｉｔｌｏｈｚｏｉｖｒｇｏｄｓａｅ；ｃｌｉｅｒｔｏｌｎａｉｙ；ｌｃｌｚ－ｏａｉａ
确的位置估计。
关键词：无线传感网；ＶＨｐＤ —ｏ定位算法；平均跳距；共线性；定位精度中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ文章编号：０４—１９（００１１１０１０６９２１）２— ８５— ５