DV-Hop定位算法误差分析与优化
基于改进DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化
基于改进DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化基于改进DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化摘要：随着无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)的广泛应用，节点定位的准确性和精度已成为无线传感器网络中的一个重要问题。
DV-Hop是一种经典的无线传感器网络定位算法，但存在定位误差大、能耗高以及稳定性差的问题。
为了改进DV-Hop算法，本文提出了一种基于改进DV-Hop 的无线传感器网络定位算法优化方案。
通过对跳数获取和参考节点选择的改进，提高了定位的准确性和精度，并通过在网络中添加时钟同步机制来提高算法的稳定性。
实验结果表明，所提出的优化算法在定位精度和稳定性方面都有显著的改善。
关键词：无线传感器网络、定位算法、DV-Hop、优化、准确性1. 简介无线传感器网络的节点定位对于许多应用至关重要，如环境监测、目标追踪等。
传统的DV-Hop算法是一种常用的无线传感器网络定位算法，但其存在误差大、能耗高以及稳定性差的问题。
因此，对DV-Hop算法进行改进以提高定位精度和稳定性是一个重要的研究方向。
2. DV-Hop算法原理DV-Hop算法的基本思想是通过测量节点之间的跳数和节点之间的距离，来实现无线传感器网络中的节点定位。
算法流程如下：（1）节点跳数获取：每个节点通过广播消息的方式将其跳数信息传递给周围的节点；（2）参考节点选择：每个节点根据其邻居节点的跳数信息，选择相对跳数最小的邻居节点作为参考节点；（3）定位信息计算：每个节点通过测量与参考节点之间的距离，以及参考节点的位置信息，计算自己的位置。
3. 改进DV-Hop算法为了提高DV-Hop算法的定位精度和稳定性，本文提出了以下改进：（1）跳数获取改进：传统的DV-Hop算法通过广播方式获取节点的跳数信息，容易受到干扰和错误，影响定位的准确性。
本文提出使用局部信息和全局信息相结合的方式来获取节点的跳数信息，减少了干扰和错误的可能性。
DV-Hop算法定位误差和覆盖率的改进
第３ １卷 第 ７期 ２来自１ 年 ７月 ０１ 计 算机 应 用
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｏ ｕｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｏ ｒ ａ ｆＣ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌ ｔ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ． １３ｌ Ｎｏ ７
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文章编号 ：０ １ ０ １ ２ １ ） ７—１４ ０ １０ —９ ８ （０ １ ０ ９４— ４
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一种基于误差修正的改进DV-Hop算法
一种基于误差修正的改进DV-Hop算法王林;赵锦【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)024【摘要】Localization of nodes is one of the key technologies for the wireless sensor networks. An error compensation based improved algorithm is proposed to deal with the problem of DV-Hop algorithm inthe localization of random distributed wireless sensor networks. Based on the principle of differential GPS, the proposed algorithm improves the distance estimation based on the error of beacons in the estimation stageof DV-Hop algorithm;and a multiple beacon errors weighted method is employed to revise the distance estimation. Simulation results prove the effectiveness of the proposed algorithm.%节点定位技术是无线传感器网络中的一项关键技术，针对DV-Hop算法对不规则随机分布网络定位误差较大的问题，提出了一种基于误差修正的改进算法。
该算法借鉴差分GPS思想，在DV-Hop算法距离估计阶段，利用信标节点的误差差分修正估计距离；同时充分考虑网络实际，通过多信标误差加权的方式获得估计距离修正值，以提高算法定位精度。
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。
DV—Hop算法及改进
引入加权系数
引入临界值
临界值的作用是排除不合法的数据或是会对结果产生过多负面影响的数据。 引入临界值的好处是使结果更加精确，符合实际。
临界值即为跳数。在定位过程中，未知节点A利用距离其最近的三个信标节点
的平均每跳距离。然而，当信标节点与未知节点间跳数很多，即认为此信标节点 距离未知节点很远，对其位置的影响甚微或是会对未知节点的最终位置估计产生 负面影响，此时，可排除此信标节点参与未知节点的定位。
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创新与特色
1
引入加权系数，突出锚节点在定位过程中的作用，以及最近锚节点对未知节 点的定位影响程度。
2
算法改进灵活高效，有很强的可扩展性，可针对不同环境做出相应更改。
3
算法改进部分很精简，不会对节点的运算、存储、电池有较高的要求。
4
改进算法使得无线传感器网络的定位更加精确，有利于无线传感器系统的部 署与运行，提高了无线节点的工作效率。
小跳数值的信标，丢弃具有较大跳数值的同一锚节点的信标。通过这一机制，网络中所有节点都
获得了到每一个锚节点的最小跳数值。 为了将跳数值转换成物理距离，系统需要估计网络中平均每跳的距离。锚节点具有到网络内
部其他锚节点的跳数值以及这些锚节点的位置信息，因此锚节点可以通过计算得到距其他锚节点
的实际距离。经过计算，一个锚节点得到网络的平均每跳距离，并将此估计值广播到网络中，称 作校正值。任何节点一旦接收到此校正值，就可以估计自己到这个锚节点的距离如果一个节点能
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3
位置节点在最后阶段估 算自身位置时，利用最 近的信标节点的平均每 跳距离，不能反映出该 未知节点局部范围内的 网络分布情况。
基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化研究
基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化研究无线传感器网络在众多领域中有着非常广阔的应用前景,其中节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。
DV-Hop定位算法是该技术中广泛使用的一种算法,然而受到节点分布均匀程度的约束的原因,算法的定位精度有一定影响。
因此,提高DV-Hop定位算法的定位精度就成为一项重要的研究课题。
本文对DV-Hop定位算法存在的主要问题进行了阐述,重点讨论了提高DV-Hop定位算法定位精度的改进措施。
(1)针对最小跳数和平均跳距导致的定位误差,提出基于跳数细化与距离校正的DV-Hop改进算法,通过引入RSSI测距技术修正最小跳数,并且用跳距误差与估计距离误差的加权平均值修正平均跳距。
(2)针对未知节点利用最小二乘法计算自身坐标导致的定位误差,提出基于分段权重与学习因子同步变化的遗传粒子群优化的DV-Hop改进算法,通过分段权重、学习因子及遗传机制改进粒子群算法以代替最小二乘法。
(3)将前两种算法结合,提出基于MCD-GSLPSO优化的DV-Hop改进算法,通过GAPSO算法对MCD-DV-Hop定位算法进行优化。
本文提出的3种改进算法在MATLAB 平台上从锚节点数量、通信半径、节点总数三个方面进行了仿真。
仿真结果表明:改进算法的定位误差均比经典DV-Hop定位算法要小,其中基于MCD-GSLPSO优化的DV-Hop定位算法定位误差最小,定位精度最高。
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。
基于DV—Hop的修正和改进定位算法
Ｄ Ｈｏ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ａｙ ｅ ｎ ｍｅ ｄ ｎ ｅ ａ ｃ ｏ ｏ ｅ ｓ ｃ ｌｕ ａｉｎ ｏ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ｄ ｓ ｎ ｅ ｏ ａ ｈ ｈ ｐ Ｖ－ ｐ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ａ ｎ ｉ ｇ ｔ ｎ ｈ ｒｎ ｄ ’ ａｃ ｌ ｔ ｆｔ ｖ ｒ ｇ ｉ ａ ｃ ｆｅ ｃ ｏ ． ｉ ｈ ｏ ｈ ｔ Ｍｏ ｅ ａ ｃ ｏ ｏ ｅ ｉ ｌ ｗ ｄ ｔ ａ ｔ ｉａ ｅ ｉ ｈ ｎ ｌｐ ｓ ｉｎ ｃ ｃ ｌｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｗ ｉｈ ｅ ｅ ｔ ｉ ｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｎ ｈ ｒ ｎ ｄ ｓａ ｏ ｅ ｏ ｐ ｒ ｃｐ ｔ ｎ ｔ ｅｆ ａ ｏ ｉ ｏ ａ ｕａ ｉ ｎ ｈ ｅｇ ｔｄ ｃ ｎ ｒ ｄ ａ ｏ ｉ ｍ ｓ ｌ ｉ ｉ ｔ ｌ ｏ ｏ ｌ ｔ
Ｌ］ ｈ ｎ Ｉ ａｊ ，Ｓ Ｎ Ｙ ｎｆｉ ｔ Ｚ ｅ ，Ｌ ．ｅ Ｕ ａ — ，ＷＡ Ｇ Ｓ ｕｃａ Ｙ ｉ ｅ Ｎ ｈ —ｈ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔｉ ｌ ｎ ｎ ｒ ｌ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｌ ｏ ｉｇ Ｔ ｃ ｎｃ ｌ ｎ ｖ ｒｉ ， ｌｄ ｏ １ ５ ０ ， ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ａ ｄ Ｃｏ ｔ ｇｎ ｅｉ ， ａ ｎ ｎ ｅｈ ｉ ｉｅ ｓ ｙ Ｈｕ ｕ ａ ２ １ ５ Ｃ ｉａ Ｅ ｃ ｃ ａ ｏ Ｅ ｎ ｉ ａＵ ｔ
２１ ００年 第 ２ ９卷 第 ８期
传 感 器 与 微 系统 （ ｒｎｄ ｃｒ ｎ ｃｏｙｔ ｅｈ ｏ ｇ ｓ Ｔａ ｓｕ ｅ ａ ｄＭｉ ｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｉ ） ｒ ｅ ｏｅ
３ １பைடு நூலகம்
基 于 Ｄ Ｈｏ Ｖ— ｐ的修 正 和 改进 定 位 算 法
吕 振 ，李亚 杰 ，孙延 飞 ，王 书茶
离无关的定位算法 。该算法 无需任何 的额外 硬件 支持 、 算 法简单 ， 以， 所 比较适合 用做 无线传感 器的定位 。其基本 过 程就是将未知节点到锚 节点之间的距 离用网络 中节 点平 均
DVHop定位算法研究
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。
基于DV-Hop算法的误差改进方法
备 Ｇ Ｓ接 收 装 置 的话 。 个 网 络 成 本 难 以接 受 。 所 以无 线 传 感 Ｐ 整 器 网 络 的 节点 定 位 技 术 不 能 建 立 在 大 规模 使 用 Ｇ Ｓ的基 础 上 。 Ｐ 目前 较 常 用 的 定 位算 法 有 基 于锚 节 点 的距 离 相 关 定 位 算 法 和 距 离无 关定 位 算 法 。距 离 相 关 定 位 方 法 需 要 先 测 出未 知 节 点 与 锚 节 点 的距 离或 角 度 信 息 ．然 后 通 过 数 学 方 法 计 算 出未 知 节 点 的 位 置 。常 见 的 算 法 有 Ｔ Ａ，Ｄ Ａ， Ｓ ＩＡ Ａ 等 。距 离无 关 Ｏ Ｔ Ｏ Ｒ Ｓ，Ｏ 定 位 方 法 无需 测 量 距 离 或 角 度 信 息 ．仅 根 据 网络 的联 通 性 等 信 息 就 可 以实 现 节 点 的 自身 定 位 。 常见 的 算 法 有 质 心 算 法 、 Ｖ 较 Ｄ — Ｈ Ｄ算 法 、 ｍ ｒｈ ｕ 算 法 、 ＰＴ算 法 等 。 ｏ Ａ ｏｐ ｏｓ ＡＩ Ｄ —ｏ Ｖ Ｈ Ｄ算 法 是 为 了 克 服 直 接 三 边 定 位 算 法 的 缺 点 提 出 的． 由美 国路 特 葛 斯 大 学 的 Ｎ ｃｌｓｕ等 人 提 出 。该 算 法 的 核 心 ｉｕｅｃ 思 想 是 ：将待 定 位 节 点 到 参 考 节 点 之 间 的距 离 用 传 感 器 网络 每 跳 平 均 距 离 和 两者 之 间 跳 数 的乘 积 来 表 示 ，然 后 再 使 用 三 角 计 算 理 论 获 得节 点 的位 置 信 息 。 算 法 需要 解 决 两 个 问题 ： 一 是 该 其 计 算 出 待 定节 点 到 参 考 节 点 的 跳 数 ：其 二 是 计 算 出 网络 的 每 跳 距 离 。 待 定节 点 将 自 己与 参 考 节 点 之 间 的跳 数 乘 以每 跳 的平 均 距 离 ， 到 该 节 点 到 每个 参 考 节 点 的估 计 距 离 。 后 再 根 据 欧 几 得 然 里得 距离 公 式 求 得 待 定 节 点 的 坐 标 。 ２对 Ｄ — ｏ ． Ｖ Ｈ Ｄ定 位 节 点 算 法 的 改 进 ２１ Ｖ Ｈ Ｐ定 位 算 法 的 描 述 ． Ｄ － ｏ Ｄ —ｏ Ｖ Ｈ ｐ定 位 算法 有 三个 阶段 组 成 。 一 阶段 ， 网 络 中 的 第 使 所 有 节点 获得 距离 锚 节 点 的 跳 数 。 二 阶段 ， 用 锚 节 点 计算 网 第 利 络 中 每跳 的距 离 ．确 保 节 点 能 够 根 据 跳 数 计 算 与 锚 节 点 之 间 的 距 离 。 三 阶段 ， 第 当未 知节 点 获 得 ３个 或 ３个 以上 锚 节 点 的距 离 时 ， 行 三 边 测 量定 位 。 进 ２２ Ｄｖ Ｈ Ｄ定 位 算 法 的误 差 分 析 ． ＿ｏ
无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进
无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进随着无线传感器网络技术的不断发展，其在许多领域的应用已经越来越广泛，如环境监测、物联网、机器人技术等等。
而其中距离测量技术的定位算法是无线传感器网络技术的重要组成部分，是实现其他应用的基础。
目前，DV-Hop定位算法是一种常用的无线传感器网络定位算法。
但是，DV-Hop算法存在着一些局限性，如对节点密度变化敏感、误差积累等问题。
因此，对DV-Hop算法进行优化改进既有理论意义，也有实际应用意义。
1.对节点密度变化敏感问题的改进在原始的DV-Hop算法中，节点间距离测量的距离单位是hops，即节点之间传输的数据包的数量。
但在实际场景中，节点密度不均等或者部分节点失效或移动会导致节点到锚点（anchor）的跳数不稳定。
此时，使用hops作为距离单位就无法准确描述节点间的物理距离。
因此，引入一种新的距离单位，例如米或英尺，来重新定义距离的单位。
同时，利用功率级别可以进行距离的调整。
2. 对误差积累问题的改进在传感器网络中，接收端对信号的强度进行衰减，具体衰减程度取决于信号的传输距离和障碍物的存在。
在DV-Hop算法中，感知器节点对锚点节点传输的数据信息时，数据传输距离可能存在误差，而这些误差可能会在向上级汇聚的过程中不断累积。
为解决这个问题，可以在传递节点信息时引入计算定位误差的参数，将定位误差传递给后续节点，以及时修正和调整定位误差。
3. 对安全性问题的改进在传感器网络中，由于信息传输技术的局限性，无线传感器网络往往容易受到恶意攻击。
如果攻击者能够篡改距离测量的数据包，可能会导致整个网络中所有节点的定位信息出错，甚至瘫痪。
因此，在DV-Hop算法中，应该增加一些防篡改措施，比如使用加密手段来保护数据的传输安全。
同时，可以考虑使用多跳路径传输数据，以难以追踪和破解攻击者的预谋。
总之，对于DV-Hop算法的改进，需要考虑到实际应用环境的需求和网络优化的目标，可采用以上措施在一定程度上改善DV-Hop算法的性能，提高其应用价值。
DV-Hop 定位算法的改进
基于DV-Hop定位算法的改进摘要：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。
无线传感器网络是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域 .对于传感器网络来说，传感器节点的位置信息至关重要，事件发生的位置或获取信息的节点位置是传感器节点监测消息中所包含的重要信息，没有位置信息的监测数据往往毫无意义。
因受成本、功耗、扩展性等问题的限制，为每个传感器安装GPS模块等这些传统定位手段并不实际，甚至在某些场合可能根本无法实现，而且GPS定位在定位精度、实时性方面有时并不能满足特定的需求，因此针对具体的定位需求，必须采用一定的算法机制来实现传感器节点的定位。
无线传感器网络节点按定位过程中是否需要测距信息，可分为无需测距的定位方法和基于测距技术的定位方法。
近年来，关于传感器网络节点定位技术研究成为无线传感网络技术的一重要研究热点并取得大量的研究成果。
其中，具有代表性算法研究成果有：凸规划算法及其改进算法, APS 算法、Cooperative Ranging 、AHLos 算法、nHopMultilateration Primitive 算法、MDS-MAP 算法等。
无需测距的定位方法被认为是一类具有好的成本效益的解决方案。
在无需测距定位方法中，DV-Hop节点定位方法由于对信标节点比例要求较少，定位精度较高，目前已成为一种经典的无需测距定位方法。
DV-Hop定位方法的主要思想是引入最短路径算法到信标节点的选择过程中，从而在未知节点的位置估计过程中可以有效利用多跳信标节点的位置信息，这种方法可以大大减少实现网络定位所需信标节点的比例（密度），从而大大降低网络的布置成本。
DV-Hop
（ １ ） 由于 目标节点被随机分布 ， 会导致一些ｂ ａ ｄ 节点 。 （ ２ ） 在 已知 节点不多的情况下 ， 可监测覆盖的面积也越少 ， 节点 的定位覆盖率 也就越低。 （ ３ ） 待测节点与 已知节 点之 间的每跳跳距 ， 是用 已知节点 之间的平均每跳距离来表示的。 每跳跳距 的值 不可 能一样 ， 所 以该 方法会使误差增大。 （ ４ ） 在过程２ 的定位 阶段 ， 使用三边测量法进行估 计待测节点求 出的坐标 ， 存在一定 的误差 ， 且定位精度不高【 ５ 】 。
２ Ｄ Ｖ— Ｈ ｏ ｐ 算法 中对 距 离误 差 校 正 的改 进方 案
相 比较原始算法嘲 中， 设定待测节点与 已知节 点间的平 均每跳 距离为Ｈｏ ｐ Ｄ ｉ ｓ， 两点之间的距离计算为Ｈｏ ｐ Ｄ ｉ ￣ 跳数 ， 在 实际的 应用环境 当中， 待测节点至 已知节点的路径通常都是有一定曲率 的 曲线 ， 为 了减 少此误差 ， 对Ｄ Ｖ －Ｈｏ ｐ 算法进行 改进。 （ １ ） 因所有 己知节点的跳数 、 坐标等信息 ， 均与其它 己知节点以 广播形式进行交换 。 任何一 己知节点获得 了其它节 点的信息 ， 就 能 依据２ 个节点 的坐标信息， 计算 出它们之间的实 际距离值 。 通过计算 得到用Ｒ Ｓ Ｓ Ｉ ￣ ］ Ｉ 量 的距离值 与每跳距离和 的均值， 通过利用该均值 与 实际长度的差值 ， 计算出节 点ｅ 和节点ｆ 的总长度误差校正值 ， 设为 ：
位 置 信 息 在 无 线 传 感器 网络 中对 传 感 器 网 络 的监 测至 关 重 要 ， 网络中的传感器节点要获取 自身的地理位置信息， 就需要在传感器 网络 中对 目标节点 的位 置进 行准确定位 。 在无 线传感器 网络节点 定位信息 的常见算法 中， 一般被分为两 类： 与距 离有 关的定位技术和与距离无 关的定位技术 。 距离有关是 指是否根据定 位过程 中测量实 际节点间的距离。 在 目前的与距离有 关的定位信息 算法 中， 主要分为 ： 基于 测距 的定位方法【 】 ］ 、 到达 时间 （ ＴＯ Ａ） 及 时间差 测距法嘲 、 时间差 定位法［ ３ 】 等方法 ， 但是这些方法具 有明显的缺点 ， 例如 ： 使传感器节点造价增高 ， 消耗 了有限 的电池资 源， 因此在测量距 离和角度的准确性方 面需 要大量的研究 。 而与距 离无 关的定位算法 ， 有质心算法［ ４ １ 、 Ｄ Ｖ － Ｈｏ ｐ 算法踟 等， 这些算法不需 要知道未知节点到锚节点的距离或者不需要直接测量此距离 ， 在成 本和功耗 方面 比基 于测距 的方法具有优势 。 其 中Ｄ Ｖ－ Ｈｏ ｐ 算法是普 遍 使用的经典算法 ， 它是 由Ｄ． Ｎｉ ｃ ｕ ｌ ｅ ｓ ｃ ｕ 和Ｂ． Ｎ ａ ｔ ｈ 等人利用距离矢 量路 由和Ｇ Ｐ Ｓ 定位原理提 出来的一种无需测距的定位算法 ， 该算法 中， 锚节点广 播包含 自身位置和跳数信息的分组 ， ， 对于每个待定位 节点 ， 它只记录 到每 个锚节点 的最小跳数 ， 知道 锚节点 的位置和平 均每跳距 离， 就可 以利用三边 测量法 或极大似然估计法计算 自身位 置。 但其定位精度 和节 点定位 的覆盖率 ， 还有待进 一步提高 ， 本 文针 对Ｄ Ｖ －Ｈｏ ｐ 算法 固有的不足之处 ， 提出了一种改进 方案 ， 用于距离 误差 校正 ， 取 得 了更 为 精 确 的 定 位 效 果 。
DV-Hop定位算法的误差分析
第7期2018年4月No.7April，2018美国的Rutgers University（路特葛斯大学）的 Niculescu等[1]利用GPS定位和距离向量路由的原理提出了（DistanceVector-Hop，DV-Hop）定位算法。
1 DV-Hop算法的过程DV-Hop定位算法可以分为3个过程：第一过程是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）中使用经典距离矢量交换协议来获得节点距锚节点的最小跳数；第二过程是每个锚节点根据与其他锚节点之间的距离和最小跳数，计算自己的平均跳距，并采用可控洪泛法向全网广播，保证未知节点仅收到一个广播值；第三过程是未知节点利用收到的广播值与至少3个的锚节点的最小跳距，来获得未知节点到锚节点距离，然后采用3边测量定位或者最小二乘法来得到自身的位置。
2 获得节点距锚节点的最小跳数首先使用距离矢量交换协议，锚节点向它的邻居节点广播消息，消息包括锚节点的标识符、位置信息和跳数值，跳数的初始值设置为0；邻居节点接收到消息后，先将跳数值加1，然后记录下此消息，并将记录下的信息广播给它的邻居节点，重复以上步骤，直到所有节点都具有锚节点的位置信息和彼此间的最小跳数。
由于采用广播的途径，一个锚节点广播的消息可能多次到达同一节点，导致信息冗余，增加了通信开销。
为了消除广播消息的无限循环，只有新的锚节点消息才能被节点广播，垃圾消息将被抛弃。
垃圾消息是指节点在接收信息的时候，由于路径的不同，导致节点可能收到多个相同锚节点的信息，感兴趣的是跳数值最小的那条消息，其他消息都认为是垃圾消息。
3 未知节点获得平均跳距锚节点根据自己存储的消息，即其他锚节点的标识符、位置信息和跳数值通过式（1）运算得到这个锚节点跟其他锚节点之间的每跳的平均距离，即平均跳距：HopSizeij i≠=（1）i代表这个锚节点，j代表其他锚节点，（x i,y i）和（x j,y j）分别表示节点i和节点j的位置的坐标，hop j表示锚节点i和锚节点j的跳数值，HopSize i是锚节点i的平均跳距。
基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法
基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法李晓明【期刊名称】《计算机仿真》【年(卷),期】2013(030)008【摘要】传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.%DV-Hop algorithm substitute jump distance for linear distance,and the cumulative error is increased with nodes' distance.In order to improve the positioning accuracy of sensor node,the DV-Hop algorithm error must be analyzed and improved.This paper proposed a sensor node localization method which improves DV-Hop algorithm with particle swarm optimization algorithm.Firstly,the improved DV-Hop algorithm was used to estimate the sensor node and the anchor node location,and then the location was determined by three side measurement methods,and the node localization problem was converted into a constrained optimization problem.Finally,theparticle swarm optimization algorithm was used to correct the localization error to improve the sensor positioning accuracy.The simulation results show that the proposed method greatly improves the sensor node localization accuracy compared with the DV-Hop algorithm and overcomes the shortcomings in DV-Hop algorithm.【总页数】4页(P281-284)【作者】李晓明【作者单位】齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院,黑龙江齐齐哈尔161006【正文语种】中文【中图分类】TP398【相关文献】1.基于RSSI测距和DV-HOP误差修正的WSN节点定位 [J], 任红建;朱玲玲;杨爱琴2.基于跳距二次误差修正的DV-Hop定位算法研究 [J], 王进忠3.基于DV-Hop算法的海洋无线传感器网络节点定位 [J], 曹立杰4.基于锚节点分布特性的跳距修正的DV-HOP定位算法 [J], 李跃飞5.基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法 [J], 吕明;耿欣蕊;李志超;陈丹丹;张瑜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
DV-Hop定位算法的定位精度优化算法的开题报告
DV-Hop定位算法的定位精度优化算法的开题报告一、选题背景及意义随着无线传感器网络技术的发展，它在无线传感器网络中的应用得到了越来越广泛的应用。
传感器节点在现实环境中需要进行位置定位，传感器节点的位置信息对网络的拓扑结构设计、数据传输、定位精度等方面都有着重要的影响。
DV-Hop算法是一种基于跳数测距的无线传感器网络定位算法，具有实现简单、无需节点进行频率同步、容错性强等优点。
但是，该算法的测距误差会随着跳数的增加而累计，导致最终的定位误差较大，因此需要对该算法进行优化，提高其定位精度。
二、研究内容和研究计划本文主要研究DV-Hop算法的定位精度优化算法，包括以下内容：1. DV-Hop算法定位误差分析：分析DV-Hop算法定位误差的来源，找出影响定位精度的因素。
2. 定位误差优化方法研究：根据定位误差分析结果，提出一种优化方法，探讨其可行性和有效性，进而提高DV-Hop算法的定位精度。
3. 实验验证与结果分析：通过实验对优化后的DV-Hop算法进行测试和验证，分析实验结果，与其他算法进行比较，证明该算法优化的有效性。
预计研究进度如下：第一阶段：2022年3月-2022年6月完成DV-Hop算法基础研究和定位误差分析，确定研究方向和研究内容。
第二阶段：2022年7月-2022年10月完成优化方法研究，探讨其可行性和有效性，设计算法流程和实验测试方案。
第三阶段：2022年11月-2023年2月进行算法测试和验证，实验测试数据收集和分析，比较实验结果，总结研究成果。
三、参考文献[1] Basagni S, Conti M, Giordano S, et al. Sins: Sensor network-based inspection systems[C]//IEEE Aerospace Conference Proceedings, 2002. IEEE, 2002: 1369-1378.[2] Niculescu D, Nath B. Ad hoc positioning system (APS) using AOA[J]. ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review, 2003, 7(3): 28-31.[3] Mao G, Fidan B, Anderson B. Wireless sensor network localization techniques[J]. Computer Networks, 2007, 51(10): 2529-2553.[4] Savvides A, Han C C, Strivastava M B. Dynamic fine-grained localization in ad-hoc networks of sensors[J]. International Journal of High Performance Computing and Networking, 2002, 1(1/2): 88-96.[5] Xu Y, Heidemann J, Estrin D. Geography-informedenergy conservation for ad hoc routing[J]. Mobile Networks and Applications, 2001, 6(2): 121-129.。
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计 算 机 系 统 应 用
ｈ ｔ ｌ ｐ ： ／ ｒ Ｗ 砒ｃ － Ｓ — ａ ． ｏ ｒ ｇ ． ｃ ａ
２ ０ １ ７年 第 ２ ６卷 第 ４ 期
Ｄ Ｖ － Ｈｏ ｐ定位算法误差分析与优化①
李敬兆 ，孙 睿 ，谭大 禹
（ 安徽理工大学 电气 与信 息工程学院， 淮南 ２ ３ ２ ０ ０ １ ） ｆ 安徽理工大学 计算机科 学与工程 学院，淮南 ２ ３ ２ ０ ０ １ ）
Ｅｒ ｒ ｏ ｒ Ａｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎｄ Ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ＤＶ－ Ｈｏ ｐ Ｌｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＬＩ Ｊ ｉ ｎ ｇ ． Ｚｈａ ｏ ， Ｓ ＵＮ Ｒｕｉ ， Ｔ ＡＮ Ｄａ ． Ｙｕ
摘
要：传感器节点在森林 、水下等复杂环境下进行数据采集 时，由于信号强度与信 号传输 速度 受到障碍物或传
输介质 的干扰，影 响了基于信 号信息 的定位 算法 的测 量精度 ．同时考虑 到节点 的成 本和节点 的动态 性， Ｄ Ｖ － Ｈ ｏ ｐ 定位算法有较强 的适用 性和实用性． 分析 了影响 Ｄ Ｖ － Ｈ ｏ ｐ算法 定位精 度的因素， 并在此基础上提 出了一个 度量节 点离散程度 的公式， 给 出了一个该算法 的优化方 案， 仿真表 明优化后 的算法有更 高的定位精度． 关键 词： 无线传感器 网络 ； 定位 ； Ｄ Ｖ － Ｈｏ ｐ
ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ，ＤＶ－ Ｈｏ ｐ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ ｈ ａ ｓ ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ ｌ ｅ ｎ ｔ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｙ ｔ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ＤＶ－ Ｈｏ ｐ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｐ ｒ ｍｅ ａ ｓ ｒｉ ｕ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｏ ｆ ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｙ ｔ ｏ ｆ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ，
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Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｗ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｓ ｔ ｏ ｒ ｗａ ｔ ｅ ｒ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ａ ｎｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｐｅ ｅ ｄ ａ ｒ ｅ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｌ ｅ ｓ ｏ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｄ ｉ ａ ，ｗｈ ｉ ｃ ｈ ａ ｆｅ ｃ ｔ ｓ ｈｅ ｔ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏｎ ． Ｔａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｃ ｃ ｏ ｕ ｎ ｔ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ ｆ ｎｏ ｄ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｎａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ
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