基于DV-Hop修正的泰勒级数的定位算法

基于DV-Hop修正的泰勒级数的定位算法

臧景才;延玉莲

【摘要】To improve the localization accuracy of DV-Hop,improved DV-Hop ranging-based Taylor series expansion localization (I-DV-HOP-R-TSE) algorithm was proposed.In ranging phase,hop thresholds were calculated,the average hop distance was computed in four ways,and the distance was estimated by adeptly choosing average hop distance according to hop number,to reduce the ranging error.In localization phase,the positioning estimation was realized using the linear least square method based on Taylor series expansion.Numerous simulation results show that normalized average localization error ratio of I-DV-HOP-R-TSE algorithm is about 14％-16％ less than that of traditional DV-Hop algorithm.%为提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的泰勒级数扩展的定位算法I-DV-HOP-R-TSE (improved DV-Hop ranging-based Taylor series expansion localization).在测距阶段,计算跳数阈值,采用4种不同方式计算平均跳距,依据跳数值择优选择平均跳距去估算距离,缩小测距误差;在定位阶段,利用泰勒级数扩展线性最小二乘法估计节点位置.仿真结果表明,与传统的DV H.p算法相比,I-DV-HOP-R-TS E算法的归一化平均误差率下降了约14％-16％.【期刊名称】《计算机工程与设计》

【年(卷),期】2017(038)011

【总页数】5页(P3036-3040)

【关键词】无线传感网络;节点定位;DV-Hop;平均跳距;阈值;泰勒级数扩展

【作者】臧景才;延玉莲

【作者单位】青海广播电视大学继续教育学院,青海西宁810008;青海广播电视大

学继续教育学院,青海西宁810008

【正文语种】中文

【中图分类】TP393

无线传感网络WSNs(wireless sensor networks)是通过无线通信技术连通监测区内的海量传感节点[1,2]，节点定位技术是WSNs的核心技术之一。尽管利用全球

定位系统GPS(global positioning system)可以获取节点位置信息，但给所有节

点安装GPS系统是不现实。一方面，传感节点体积小，是微型器件[3,4]；另一方面，经济成本较大。通常，只考虑给监测区内少数节点安装GPS，安装GPS系统的节点能够知晓自己位置，这些节点也称为锚节点。相应地，未安装GPS系统的

节点，且不知道自己位置坐标的节点，称为未知节点。所谓定位算法就是通过系统信息估计未知节点的位置。

现有的定位算法主要由测距定位算法和非测距定位算法两类。从定位精度性能方面，测距定位算法的精度优于非测距定位算法，但从软硬设备成本方面，非测距定位算法对软硬设备要求较低，更适合低功耗、低成本的大规模传感网络。在非测距定位算法中，DV-Hop定位算法因简单、经济等特点被广泛应用。

然而，DV-Hop定位算法在测距过程中仍存在较大的误差，为此，研究人员提出

了缩小误差的不同方案。文献[5]提出基于人工蜂群的DV-Hop定位算法ABDV-Hop(artificial bee colony DV-Hop)，将人工蜂群算法应用于DV-Hop中；文献[6]提出了基于RSSI测距的DV-Hop定位的改进算法，利用RSSI测距代替传统

DV-Hop算法的测距；有研究团队利用最小二乘优化了单跳距离，使得平均定位

误差较传统算法降低了大约13%[7]；李长庚团队对跳数设计了相应的加权矩阵，利用加权最小平方法求解方程对未知节点进行修正有效的，提高了定位精度，减少误差[7]；文献[8]利用接收信号强度指示(RSSI)修正节点间跳数，相比传统算法定

位精度也有了较大提升。

为此，本文针对DV-Hop定位算法的不足，提出改进算法I-DV-HOP-R-TSE。I-DV-HOP-R-TSE算法分别从DV-Hop测距阶段和定位阶段进行改进。在测距阶段，引用阈值机制，并对测距进行校正；而在定位阶段，利用泰勒级数扩展的线性最小二乘法估计未知节点位置，降低了定位复杂度。仿真结果表明，I-DV-HOP-R-TSE定位算法能够提高定位精度，有效降低定位误差。

1.1 DV-Hop测距原理

DV-Hop测距主要由跳数估算和距离测算两个阶段。在跳数估算阶段，锚节点先

以洪泛式广播信息包，其包括锚节点位置和初始跳数，且初始跳数为零。一旦接收到信息包，未知节点就记录离该锚节点跳数最少的跳数值NHop，并NHop+1，再存入信息包中，并向其它邻居节点转发信息包。

而在距离测算阶段，首先由锚节点估算平均跳距Hopsize，然后通过平均跳距Hopsize和跳数值的乘积测算距离。锚节点获取了其它锚节点位置信息和跳数值后，便可计算平均跳距Hopsize。具体而言，假定除锚节点At外，有m个其它

锚节点，则锚节点At所估计的平均跳距Hopsizet

其中，(xt,yt)表示锚节点At的位置坐标，而(xk,yk)表示除锚节点At外的第k个锚节点Ak位置坐标。而htk表示At离Ak最小跳数值。

图1描述了DV-Hop测距原理。L1、L2、L3为3个锚节点，其它节点为未知节点。图中标出3个锚节点间的距离以及最小跳数值。假定由锚节点L2计算平均跳距。由于它离L1、L3的距离分别40 m、75 m，相应地，最小跳数分别为2、5。