湖南大学无线传感器网络实验报告DV-HOP

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无线传感器网络实验报告

一、实验背景随着物联网技术的飞速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）作为一种重要的信息获取和传输手段，在军事、环境监测、智能交通、智能家居等领域得到了广泛应用。

为了深入了解无线传感器网络的工作原理和关键技术，我们进行了本次实验。

二、实验目的1. 熟悉无线传感器网络的基本概念和组成；2. 掌握无线传感器网络的通信协议和拓扑结构；3. 熟悉无线传感器网络的编程与调试方法；4. 通过实验，提高动手能力和实践能力。

三、实验内容1. 无线传感器网络概述无线传感器网络由传感器节点、汇聚节点和终端节点组成。

传感器节点负责感知环境信息，汇聚节点负责收集和转发数据，终端节点负责处理和显示数据。

传感器节点通常由微控制器、传感器、无线通信模块和电源模块组成。

2. 无线传感器网络通信协议无线传感器网络的通信协议主要包括物理层、数据链路层和网络层。

物理层负责无线信号的传输，数据链路层负责数据的可靠传输，网络层负责数据路由和传输。

3. 无线传感器网络拓扑结构无线传感器网络的拓扑结构主要有星形、树形、网状和混合形等。

星形拓扑结构简单，但易受中心节点故障影响；树形拓扑结构具有较高的路由效率，但节点间距离较长；网状拓扑结构具有较高的可靠性和路由效率，但节点间距离较远。

4. 无线传感器网络编程与调试本实验采用ZigBee模块作为无线通信模块，利用IAR Embedded WorkBench开发环境进行编程。

实验内容如下：（1）编写传感器节点程序，实现数据的采集和发送；（2）编写汇聚节点程序，实现数据的收集、处理和转发；（3）编写终端节点程序，实现数据的接收和显示。

5. 实验步骤（1）搭建实验平台，包括传感器节点、汇聚节点和终端节点；（2）编写传感器节点程序，实现数据的采集和发送；（3）编写汇聚节点程序，实现数据的收集、处理和转发；（4）编写终端节点程序，实现数据的接收和显示；（5）调试程序，确保各节点间通信正常；（6）观察实验结果，分析实验现象。

物联网定位技术实验DV-Hop报告

物联网定位技术实验报告----------DV-Hop姓名学号：专业班级：物联网工程指导老师：完成时间：20170425目录实验一常用无线传感器网络定位算法实现与比较 (1)1实验背景 (1)2.实验目的 (1)3.使用的工具 (1)4.DV-Hop算法基本思想与基本原理 (1)5.实验详细设计 (1)实验一常用无线传感器网络定位算法实现与比较1实验背景DV-Hop定位机制由美国路特葛斯大学的DragosNiculescu等人提出的，DV-Hop算法是为了避免对节点间的距离直接进行测量而提出的一种基于距离矢量路由（根据目的地远近决定最好路径）的非测距定位算法。

非常类似于传统网络中的距离向量路由（从相邻站点收集网络列表，来路由选择）机制。

2实验目的2.实验目的1.（课堂完成）掌握典型的无线传感器网络定位算法基本原理，理解所讲的迭代式多边定位算法、DV-HOP算法、PDM定位算法、基于MDS的定位算法；2.（实验完成）利用所给的网络数据，实现两种以上的定位算法并进行比较。

3.使用的工具与语言工具：Visual studio语言：C#4.DV-Hop算法基本思想与基本原理(1)通过距离矢量路由方法使未知节点获得与信标节点之间的最小跳数(2)并计算出每跳的平均距离，然后以每跳平均距离和最小跳数的乘积作为未知节点与信标节点之间的估计距离，(3)再利用多边测量法获得未知节点的位置估算。

5.实验详细设计5.1本实验用到的基本数据类型Node(int NodeId,double x, do uble y,intisBeacon)//节点类NodeId—节点idX,y–节点的坐标isBeacon–是否为锚节点List<Node>NodeList–保存节点的信息Dictionary<int, int>hopCountTable–保存着路由信息double[,] d = newdouble[288, 32]; --锚节点i与锚节点j之间的实际距离path[b, c]–表示两点之间的跳数double avg --以锚节点i为基准，计算出的平均每跳距离本实验用到的计算方法是极大似然估计法double[,] A = newdouble[31, 2]; -- 表示如下A的信息double[] B = newdouble[31]; -- 表示如下B的信息double[] C = newdouble[2]; -- 表示如下X的值5.2．本实验用到的一些函数publicstaticvoid Floyd(int[,] path, int n)//找出两点最小跳数publicstaticdouble AvgHopSize(List<Node> list)//计算每跳的平均距离publicstaticvoid Multilateration(double[,] A, double[] B, double[] C)//多变定位本实验分四大阶段：第1阶段：读取信息---读取net1_pos.txt中的节点数据并存入List<Node>NodeList中，读取net1_topo-error free.txt中的节点距离数据，并存入string[] num中。

改进的无线传感器网络DV—Hop定位算法的研究

改进的无线传感器网络DV—Hop定位算法的研究摘要DV-Hop算法是无线传感器网络常用的定位算法，本文在现有DV-Hop 算法及其改进思路的基础上，结合无线传感器网络低能耗的要求，提出一种节能的高精度的DV-Hop定位方法。

关键词无线传感器网络；DV-Hop定位算法；节能；改进前言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是指在某个区域分布的传感器，通过无线的方式，把这些传感器收集的信息汇集起来，以实现对该区域内特定状态进行监测和控制。

无线传感器网络广泛应用于军事国防、目标追踪、环境感知和健康監测、智能交通等领域。

而在这些领域的大部分应用里，用户所需的数据中，80%需要与位置相关，这就要求无线传感器网络必须具备可靠的定位技术。

无线传感器网络的定位算法主要分为：基于测距和非测距的算法[1]。

DV-Hop 算法属于非测距的定位算法，通过网络连通性和节点之间互相发送信息的方式来计算未知节点的位置[2]，功耗小，但定位精度较低[3]。

为此，许多学者提出了许多改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法，有效提高了定位的精度，但仍与实际需求有一定的差距[4]。

为提高无线传感器网络节点定位的精度，提出了一种节能的高精度的DV-Hop定位算法。

1 一种节能的高精度的DV-Hop定位方法目前的研究针对DV-Hop算法的各种缺陷，提出了各种不同的改进方法，取得了一定的成果。

但还是还存在着以下一些问题：改进后的算法定位精度提高得不是很明显、增加了节点的能量消耗、算法对网络连通度依赖仍然过高等。

针对上述问题，本文通过研究DV-Hop算法及其改进算法的思路，综合利用各自的优势，讨论如何提高算法的定位精度，该改进算法拟解决下述4个问题：（1）寻找一种新的可控泛洪协议，既不降低泛洪广播方式的可靠性，还能减少信息内爆、重叠等现象，达到降低发送数据包的数量的目的。

在满足定位精度和定位覆盖率的基础上最大限度地降低节点的通信开销。

基于DV—Hop的无线传感器网络定位算法

基于DV—Hop的无线传感器网络定位算法作者：冀汶莉贾东来源：《硅谷》2013年第06期摘要针对无线传感器网络中DV-Hop经典算法定位精度低的不足，提出了一种改DV-Hop定位算法；改进后的算法对锚节点的选取进行了优化，并改进节点跳数，还采用平均计算方法计算节点平均每跳距离。

仿真表明，改进的DV-Hop算法对未知节点的定位精度有显著提高。

关键词 WSN；DV-Hop算法；节点定位中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）032-058-021 概述无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由一套称为传感器节点的独立装备组合而成，这些传感器节点具有通信、感知、数据处理和存储等功能，并通过无线通信方式形成一个自组织的网络系统。

定位是无线传感器网络绝大部分应用中的一个基本问题，主要任务是获得每个节点绝对或相对，精确或近似的位置。

传感器是网络中的基本单位，节点定位是无线传感器网络关键支撑技术之一。

无线传感器网络中，节点分为两类：锚节点（anchor node）和未知节点（unknown node），前者向网络广播信标信息（beacon），并且已知自身位置，后者获得与其他节点的距离或者跳数信息，进而根据一定的算法得到位置信息，从而协助未知节点定位。

2 节点位置的计算方法在获得与锚节点的距离或相关角度信息，并满足节点定位计算条件的基础上，可通过相关定位计算的基本方法来计算出节点位置。

计算的基本方法包括：三边测量、三角测量、极大似然估计等。

本文以极大似然估计为例，予以介绍。

假如同时定位若干个节点，则构建的完整系统必须有严格的条件限制，形成的方程组条件充分，且拥有唯一的一个解。

如图1，已知A1（x1，y1），A2（x2，y2），...An（xn，yn）的位置坐标，它们到D（x，y）的距离分别是d1，d2，...dn，则存在：可将上式视为线性方程组AX=b，解之得：得节点D的坐标为：3 DV-Hop算法分析DV-Hop（Distance Vector-Hop）通过计算锚节点与未知节点的最小跳数，对平均每跳的距离进行估计，再使用跳段距离代替实际距离来计算未知节点的定位坐标。

无线传感器网络中—种基于加权的DV-Hop定位算法

无线传感器网络中—种基于加权的DV-Hop定位算法随着科技的发展，无线传感器网络（WSN）被广泛应用于农业、能源、环境等领域，定位技术成为其重要的研究方向之一。

基于跳数的分布式定位算法（DV-Hop）因其简单、经济和可靠的特点而受到广泛关注。

本文将介绍一种基于加权的DV-Hop定位算法。

传统DV-Hop定位算法利用无线传感器网络中节点的跳数来计算节点的位置，其基本思想是节点利用其跳数信息和锚节点的位置信息来进行三角定位，从而分布式地计算节点位置。

然而，这种方法存在着误差较大的问题。

因此，研究者提出了一种基于加权的算法来解决传统算法中误差较大的问题。

基于加权的DV-Hop定位算法将节点间的距离作为权重，利用跳数和权重的乘积来计算节点的位置，从而减小位置误差。

该算法的基本步骤如下：1. 以锚节点为根节点构建一个拓扑结构，计算任意两个节点之间的距离。

2. 将距离的倒数作为权重，以根节点为起点使用DV-Hop算法计算出所有节点到根节点的距离信息。

3. 利用跳数信息和加权距离信息，通过三角定位算出每个节点的位置。

其中，节点位置的计算可以使用多种三角定位算法，如最小二乘法、加权最小二乘法等。

相比传统DV-Hop定位算法，基于加权的算法不仅考虑跳数信息，而且将距离作为权重，使得定位的精度更高。

同时，该算法没有增加额外的通信开销，因此保持DV-Hop算法的经济性和可靠性。

然而，基于加权的算法在实际应用中仍存在一些问题。

由于节点间的距离或权重可能存在变化，节点位置的准确性会受到影响。

此外，由于算法计算过程相对复杂，需要较高的计算能力。

因此，在实际应用中需要根据实际情况选择合适的算法。

总之，基于加权的DV-Hop定位算法作为一种有效的定位方法，在无线传感器网络中得到了广泛的应用。

然而，在具体应用中，需要充分考虑算法的优缺点，选择合适的算法以提高定位精度和准确性。

基于DV-HOP的无线传感器网络非测距定位算法的研究

基于DV-HOP的无线传感器网络非测距定位算法的研究无线传感器网络作为一种新的实时监控和信息处理技术,在未来的社会发展中具有重要的作用。

在无线传感器网络的众多应用中,节点定位技术是其应用于目标监测、目标识别和目标跟踪的支撑技术之一,因此具有很大的研究意义。

在节点定位算法中,基于非测距机制的DV-HOP算法具有成本低,能耗小,算法实现简单等优点而被大量关注,但该算法也存在定位误差较大的不足。

本文通过分析DV-HOP算法在定位时产生较大误差的原因,提出优化方案来进行改进,主要工作如下:(1)为了提高DV-HOP算法的定位精度,并针对该算法在利用最大似然估计法求解未知节点坐标过程中,包含的矩阵方程存在累积误差以及需要大量的浮点运算导致计算成本较大的问题,提出了一种免疫粒子群优化的DV-HOP定位算法。

本文将智算法中原理简单、易于实现的PSO算法运用到DV-HOP算法中,通过分析PSO算法存在的不足,引入免疫机制来改进PSO算法,克服迭代寻优中的不够稳定,容易陷入局部最优解的问题,再利用改进的免疫粒子群算法取代DV-HOP算法中使用极大似然法获取未知节点位置,从而对DV-HOP算法的定位结果进行优化。

(2)本文将二维的DV-HOP算法延伸至三维空间中,展开对三维DV-HOP算法的研究。

针对三维空间中DV-HOP算法在计算跳数和跳距时存在的不合理方面,提出了一种基于跳数修正和平均跳距选择策略的三维DV-HOP定位算法。

首先对最小跳数估值法进行改进,通过细化通信半径,让信标节点广播时分别采用多个不同的功率,划分邻居节点组通信从而获取非整数的最小跳数,提高了最小跳数的计算精度;另外,由于单个参考信标不能反映整个网络的特性,利用相同的平均跳距计算距离会产生较大误差,本文提出了根据节点具体位置去选择不同的平均跳距计算方法,当信标节点距离未知节点较远时,则采用多个信标加权取平均来计算,使得平均跳距计算更为准确;最后利用改进的免疫粒子群算法优化未知节点坐标。

基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法

Ｔｉａｇｒｔｍｄｓａｂｏｄａｔｏｅｎｗａｃｏｒｍｅｏｄｒｕｄｔｅｏ￣ｓｔｅＰＩｏｎｎｗｏｅｃｏｄｎｏｔｅｈｓｌｏｈａｄｒａｃｓｆｔｅｎｈｒｆｉｈｏｓｃｎｏｎ，ｈｎｃｎｒｈＲｆｕｋｏｎｎｄｓａｃｒｉｇｔｈｍｎｍｂｒｏｅｒｒｃｉｅｒａｃｓｓｆｍｎｈｒ，ｎｈｏｅｈｏｅｗｉｈｉｈｓＰｎｏａｅｔｙＤＶ —ＨｏａｄｔｅｕｅｆｔｉｅｅｖｄｂｏｄａｔｒａｃｏｓａｄｃｏｓｓｔｅｎｄｔｔｅｈｇｅｔＲＩａｄｌｃｔｓｉｂｈｏｈｐ，ｎｈｎ
ｕｄｔｓｉｔｅａｃｏ，ｄｉｅｐｓｔｎｎｒｃｓｓｎｅｇｔｄｌａｔｓｕｒｓｍｅｈｄｔｅｕｅｔｅｃｍｕａｉｅｅｒｒＣｏ — ｐａｅａｎｗｎｈｒａｎｔｏｉｏｉｇｐｏｅｓｕｉｇｗｉｈｅｓｑａｅｔｏｏｒｄｃｈｕｌｔｒｏ．ｈｏｔｏｎｈｉｅｖ
０引言
节点升级为锚节点的ＤＶ—Ｈｐ定位算法，ｏ并给出了仿真实验的结果及其分析。
１ＤＶ— Ｈ叩算法描述定位技术是无线传感器网络重要的共性支撑技术之一。无线传感器网络节点通常采用随机布撒方式，无法事先知道自身位置，此传感器节点必须能够在布撒后实时进行自定因位。无线传感器网络中的节点定位就是指依靠有限个位置已知的节点（也称为锚节点）按照某种方式确定网络中其他，

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。

无线传感器网络实验报告

无线传感器网络实验报告实验报告：无线传感器网络的应用与优化探究一、实验目的本次实验旨在探究无线传感器网络的应用与优化，具体包括传感器网络的组网方式、数据传输协议的选择与优化等。

二、实验原理及工具1.传感器网络组网方式传感器网络通常采用星型、树型、网状三种组网方式。

星型组网结构简单，但单点故障时整个系统会瘫痪；树型组网结构便于数据的传输与管理，但在拓扑结构发生变化时需要重新组网；网状组网结构形式多样，具有较强的灵活性，但网络维护复杂。

本实验将分别对比三种组网方式的性能差异。

2.数据传输协议的选择与优化实验将分别采用无线传感器网络中常用的LEACH、BCP、SPIN协议进行数据传输。

并通过测试比较它们在不同条件下的性能表现，优化协议选择与参数设置，提高网络的传输效率和能耗。

3.实验工具实验中将使用Contiki操作系统，该操作系统是专门为无线传感器网络设计的，支持多种协议，并提供了实验所需的模拟环境。

三、实验内容及步骤1.组网方式的测试(1)搭建星型、树型、网状三种不同的传感器网络拓扑结构。

(2)分别记录每种网络结构在传输运行时的稳定性、延迟、能耗等性能指标，并进行对比分析。

2.数据传输协议的测试及优化(1) 安装Contiki操作系统，选择LEACH、BCP、SPIN协议，并设置相应的参数进行数据传输实验。

(2)改变实验条件（如节点密度、网络负载等），测试和比较三种协议在不同条件下的性能表现。

(3)根据实验结果，优化协议的参数设置，并比较优化后的协议和原始协议的性能差异。

四、实验结果及讨论1.组网方式的测试实验结果显示，星型组网方式具有简单易实现、维护成本低的特点，但存在单点故障的风险，一旦发生节点故障，整个系统将瘫痪。

树型组网方式在数据传输和管理方面具有一定的优势，但拓扑结构变化时需要重新组网。

网状组网方式相对灵活，但也增加了网络维护的复杂性。

根据实验结果，可以根据具体应用场景的要求选择最适合的组网方式。

基于DV—HOP的无线传感器网络定位算法

ＺＨＡＮＧＪａＷＵＹａ－ａ，Ｓｅｇｉ，ｎｈｉＨＩＦｎ，ＧＥＮＧａｇＦｎ
（ｏｌｅｏｏｍｕｉｔｎａｄＩｏｍｔｎＥｇｎｅｉ，Ｘ＇ｎｖｒｔｃｅｃｎｅｈｏｇ，Ｘ＇ｎＳａｎｉ１０４ｈｎ）ＣｌｇＣｍｎｃｉｎｆｒａｉｎｉｒｇｉｎＵｉｓｙｏｉｅａｄＴｃｎｌｙｉｈａｘ０５，ＣｉａｅｆａｏｎｏｅｎａｅｉｆＳｎｏａ７
锚节点之间的估计距离做出修正，该修正值由多跳的校正值和锚节点的平均每跳距离误差所组成，同时将总体最小二乘法（Ｌ）用于定位中，ＴＳ应进一步提高了定位精度。选用Ｍａａｔｂ进行相关仿真，ｌ结果表明：改进算法的定位精度比原算法及部分现有改进算法有明显的提高。关键词：无线传感器网络；定位；ＶＨＰ总体最小二乘法Ｄ－Ｏ；
ｃｒｃｏｆｈｌ—ｏｎｎｈｒｏｅｖｒｅｄｓｎｅｅｏ．ＭｅｎｈｅｏｌｅｓＳｕｒｓ（Ｌ）ｗｓａｐｉｏｒｔｎｏｅｍｕｔｈｐａｄａｃｏｄ ’ａｅａｉａｃｒｒｅｉｔｉｎＳｇｔａｗｉ，ＴｔａｔｑａｅＴＳａｐｌｄｔｌａｌｓｅｓｒｅｏｋ（Ｎ；ｌａｚｔｎＶＨＰｏｅｓＳｕｒｓ（Ｌ）ｒｅｎｏｔｒＷＳ）ｏｌａｉ；Ｄ — Ｏ；ＴｔＬａｔｑａｅＴＳｅｓＳＮｗｃｉｏｌａ
０引言
无线传感器网络（ｒｅｓＳｎｏｅｏ，Ｎ）大量ＷｉｌｓｅｓｒＮｔｒＷＳ将ｅｗｋ传感器随机布设到某一目标区域，以无线的方式进行通信，并将采集到的数据在全网中进行传输，以实现对目标区域的监测。由于具有灵活性、容错性等特点，使得无线传感器网络现

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。

湖南大学无线传感器网络实验报告DV-HOP

HUNAN UNIVERSITY无线传感器网络目：DV-hop定位算法______________生：__________________________号： ______________________完成时间: 2014. 5. 121一、实验目的1、掌握mat lab X具的使用方法。

2、了解DV-hop算法原理，熟悉DV-hop算法代码，分析DV-hop算法实验结果。

二、实验原理DV-hop算法概述（一）基本思想：3、计算位置节点与犀鸟节点的最小跳数4、估算平均每跳的距离，利用最小跳数乘以平均每条的距离，得到未知节点与信标节点之间的估计距离5、利用三遍测量法或者极大似然估计法计算未知节点的坐标（二）定位过程1、信标节点向邻居节点广播自身未知信息的分组，其中包括跳数字段，初始化为02、接受节点记录具有到每条信标节点的最小跳数，忽略来自一个信标节点的较大跳数的分组，然后将跳数数值加1,并转发给邻居节点3、网络中所有节点能够记录下到每个信标节点最小跳数（三）计算未知节点与信标节点的实际跳段距离1、每个信标节点根据记录的其他信标节点的位置信息和相距跳数，估Ejs-x/'+acTj「HopSi二6严——=U~~；——: :算平均每跳距离■•■■■•""："■ 5 7"•"■•" •2、信标节点将计算的每条平均距离用带有生存期字段的分组广播至网络中，未知节点仅仅记录接受到的第一个每跳平均距离，并转发给邻居节点3、未知节点接受到平均每跳距离后，根据记录的跳数，计算到每个信标节点的跳段距离（四）利用三边测量法或者极大似然估计法计算自身位置4、位置节点利用第二阶段中记录的到每个信标节点的跳段距离，利用三边测量法或者极大似然估计法计算自身坐标三、实验容和步骤DV-hop代码如下:function DV_hop()load '・・/Deploy Nodes/coordinates・mat r:load 1.. /Topology Of WSN/neighbor. mat1:if al 1 nodes・anchors n〈3disp('锚节点少于3个,DV-hop算法无法执行')；return；end% ------------------------- 最短路经算法计算节点间跳数shortest path=neighbor matrix；shortest path=shortest path+eye(all nodes.nodes n)*2； shortest path (shortest path==0)-inf；shortest path (shortest path==2)=0；for k=l：all nodes.nodes_nfor i=l：all…nodes・nodes_nfor j=l:all_ nodes .nodes nifshortest path(i t k)+shortest. path(k.j)<shortest path(i・ j)%min(h(i,j),h(i,k)+h(k, j)) shortestpath(i,j)=shortest path(i,k)+shortest path(k,j):endendendendif length(find(shortest path==inf))^=0disp('网络不连通...需要划分连通子图...这里没有考虑这种情况')；return；end% 求每个信标节点的校正值anchor to anchor 二shortest path(l：all nodes .anchors n t hall nodes .anchors n): for i=l：all nodes.anchors nhopsize(i)=sum(sqrt(sum(transpose((repmat(all nodes・ true(i,：),al1 nodes・ anchors n,l)-all nodes・true(1：all nodes・3nchors_n,：))・*2))))/sum(anchor to anchor(i t:) );end% ---------- ----------- 每个未知节点开始计算自己的位置for i=al1 nodes・anchors n+1：nl1 nodes.nodes nobtained hops i ze^hops i ze(f i nd(shortest path(i,hall nodes .anchors n)==min(short est path(i, hall, nodes, anchors n))))川未知节点从最近的信标荻得校正值,可能到几个锚节点的跳数相同的情况unknown to anchors dist=transpose(obtained hopsize(1)*shortest path(i f l：all nod es. anchors n))；%计算到锚节点的距离二跳数*校正值% 最小一乘法A=2*(al1 nodes・ estimated(l：all nodes・ anchors n~l,:)-repmat(al 1 nodes・ estimated( all nodes・anchors n,：),all nodes・anchors n一1,1))； anchors1ocation_square=transpose(sum(transpose(all nodes・estinuited(l：all nodes .anchors_n,：)・”2)))；dist square二unknown to anchors dist・ 2；b=anchors location squared：all nodes .anchors n~l)-anchors location square (al 1 nodes .anchorsn)一dist squared：all nodes .anchors n一l)+dist square(all nodes・snc hors n)；all nodes・ estimated(i,:)=transpose(A\b)；al1_nodes・ anc_flag(i)=2；endsave '・・/Localization Error/result.mat' all^nodes comm ,r； end通信半径：200m锚节点的通信半径:200m通信模型:Regular Model网络的平均连通度为：31. 3667网络的邻居锚节点平均数目为：6. 5一共300个节点：60个锚节点,240个未知节点,0个不能被定位的未知节点定位误差为0.30127这里在计算节点与锚节点距离时使用跳数相乘距离修正值，实现了对基础DV-hop算法的改进，因此增大通信距离是不能增大算法误差的通信半径:400m锚节点的通信半径:400m通信模型:Regular Model 网络的平均连通度为：100. 6533网络的邻居锚节点平均数目为：19. 39一共300个节点：60个锚节点,240个未知节点,0个不能被定位的未知节点定位误差为0. 26588但是此算法增大锚节点密度对误差减小基本没有意义通信半径：200m锚节点的通信半径:200m通信模型:Regular Model网络的平均连通度为：31.9网络的邻居锚节点平均数目为：18. 7833一共300个节点：180个锚节点，120个未知节点，0个不能被定位的未知节点定位误差为0.31443增大锚节点通信距离会显著增大误差，这是因为修正值修正到平均距离，但是锚节点通信距离与该值偏离很大通信半径:200m锚节点的通信半径:400m通信模型:Regular Model未知节点能侦听到的锚节点平均数目为：20. 7417未知节点通信区域的未知节点平均数目为：25. 4333一共300个节点：60个锚节点,240个未知节点,0个不能被定位的未知节点定位误差为0. 63806不规则的通信也会严重影响这种基于跳数估计距离的定位算法通信半径:200m锚节点的通信半径：200m通信模型：DOI ModelDOI 二0.015网络的平均连通度为：41.33网络的邻居锚节点平均数目为：7. 98一共300个节点：60个锚节点,240个未知节点,0个不能被定位的未知节点定位误差为1.0595算法改进：要设计更加合理的估计跳数距离的方法，克服通信模型不规则和通信距离带来的影响。

无线传感器网络实验报告

无线传感器网络实验报告无线传感器网络实验报告引言：无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知环境中的各种物理量，并将所感知到的信息通过无线通信传输给基站或其他节点。

WSN广泛应用于农业、环境监测、智能交通等领域。

本实验旨在通过搭建一个简单的无线传感器网络系统，了解其工作原理和性能特点。

一、实验背景无线传感器网络是现代信息技术的重要组成部分，其应用领域广泛且前景十分广阔。

通过实验，我们可以深入了解WSN的工作原理和应用场景，为今后的研究和开发提供基础。

二、实验目的1. 掌握无线传感器网络的基本概念和原理；2. 理解无线传感器网络的组网方式和通信协议；3. 了解无线传感器网络的性能特点和应用领域。

三、实验设备1. 无线传感器节点：本实验使用了10个无线传感器节点，每个节点都具备感知和通信功能；2. 基站：作为无线传感器网络的中心节点，负责接收并处理来自传感器节点的数据；3. 电脑：用于控制和监控整个无线传感器网络系统。

四、实验步骤1. 搭建无线传感器网络：将10个传感器节点分别放置在不同的位置，并保证它们之间的通信范围有重叠部分；2. 配置传感器节点参数：通过电脑连接到基站，对每个传感器节点进行参数配置，包括通信频率、传输功率等；3. 数据采集与传输：传感器节点开始感知环境中的物理量，并将采集到的数据通过无线通信传输给基站；4. 数据处理与展示：基站接收到传感器节点的数据后，进行数据处理和分析，并将结果展示在电脑上。

五、实验结果与分析通过实验，我们成功搭建了一个简单的无线传感器网络系统，并进行了数据采集和传输。

我们发现，传感器节点能够准确地感知环境中的物理量，并将数据可靠地传输给基站。

基站对接收到的数据进行了处理和分析，展示了环境中物理量的变化趋势。

六、实验总结通过本次实验，我们深入了解了无线传感器网络的工作原理和性能特点。

无线传感器网络中一种修正DV-Hop算法

无线传感器网络中一种修正DV-Hop算法吴黎爱;周力【摘要】This paper describes the basic principles of DV-Hop algorithm. As for the original DV-Hop algorithm, the number of hops between nodes is too large and some small part of nodes assembled can cause a analogue error, both of which make the positioning accuracy of unknown nodes not high. To overcome these shortcomings, a modified DV-Hop localization algorithm is proposed. The new algorithm modifies the number of hops between nodes by setting the threshold and use the estimate coordinates of beacon nodes and the deviations of actual position as a correction factor to correct positioning results of unknown nodes. It is the proposed algorithm that not only improves the estimation accuracy of jump distance but also reduces the positioning errors and removes the unknown nodes outside the region. The experimental results have shown that the positioning accuracy based on modified algorithm is much better than original one without adding additional hardware, and proved the correctness of the improved algorithm.%阐述了DV-Hop算法的基本原理.针对原算法中由于节点间跳数过大及小范围的部分节点聚集形成的相似误差使得未知节点的定位精度不高的问题,提出了一种修正DV-Hop定位算法.新算法通过设置门限值修正节点间的跳数,并利用信标节点的估计坐标和实际位置的偏差作为修正因子来修正未知节点的定位结果,同时剔除区域外的未知节点,提高了跳段距离估算精度,降低了定位误差.仿真实验结果表明,在不增加额外硬件的基础上,修正算法的定位精度明显要优于原算法,证明了修正算法的正确性.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)004【总页数】5页(P130-134)【关键词】定位算法;相似误差;跳数值;门限值;修正【作者】吴黎爱;周力【作者单位】南昌航空大学信息工程学院,南昌330063;南昌航空大学信息工程学院,南昌330063【正文语种】中文1 引言无线传感器网络[1]作为一种新的技术为科学工作者提出了具有挑战性的研究课题。

无线传感器网络DV—Hop定位算法研究

无线传感器网络DV—Hop定位算法研究作者：吕元海王海波来源：《物联网技术》2016年第07期摘要：基于非测距的DV-Hop定位算法，根据距离未知节点最近的三个信标节点之间的覆盖关系，利用三边测量法估算未知节点的坐标，将传统三边测量法改进后估计未知节点的坐标值，并利用MyEclipse平台进行了仿真实验。

实验结果表明，改进的三边测量算法能对无线未知节点的坐标进行有效地定位。

关键词：定位；DV-Hop；三边测量；MyEclipse中图分类号：TP212.9 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）07-00-040 引言无线传感网络中，在对节点自身定位的研究中[1]，很多改进定位精度的算法被提出来，但由于多种原因例如节点定位带来的开销、大规模无线传感器网络中存在的误差累计等并没有一种完善的DV-Hop算法，因此，包括DV-Hop定位算法在内的很多定位算法仍然需要进一步的研究和探索[2]。

1 网络模型为了验证改进后的估算未知节点坐标的三边测量法[3]，将其实验平台设置为一个矩形区域，并在此区域内随机部署若干实验节点，作以下要求：（1）实验中，随机在实验区域内布置出同构的信标节点和未知节点，节点半径均为5 m，每个节点的通信半径为10 m。

（2）为保证网络的连通性，避免不可达节点的出现，尽量保证信标节点和未知节点的分散密集[4]。

（3）每个节点位置均已知。

2 算法设计2.1 基于求交点的三边测量法2.1.1 设计思想基于求交点的三边测量法将三个圆在平面中所形成的交点情况分为四类进行讨论，其中（xi， yi）代表未知节点的坐标值。

（1）三个圆两两相交时，会形成六个交点，如图1所示，将这六个交点的平均值作为未知节点的估计位置，此时（xi，yi）的值使用式（1）计算。

（2）当一个圆同时与其它两个圆有交点时，会形成四个交点，选取如图2所示的四个交点两两连线，连线的长度分别为d1，d2，d3，d4，选出长度最小的直线，用它两个端点的均值作为未知节点的估计位置，采用式（2）计算。

无线传感网络实验报告

无线传感网络实验报告
一、实验目的
本实验旨在通过无线传感网络的搭建和实际应用，掌握无线传感网络的基本原理和实验技术，以及了解无线传感网络在实际中的应用。

二、实验内容
1.搭建无线传感网络
2.学习和掌握无线传感器节点的编程和调试
3.设计并实现无线传感网络的数据收集和传输功能
4.进行无线传感网络的实时数据采集和监控
三、实验步骤
1.搭建无线传感网络：按照实验指导书的要求，搭建无线传感网络的基础设施，包括基站和一定数量的传感器节点。

2.学习和掌握无线传感器节点的编程和调试：通过阅读相关资料，掌握无线传感器节点的编程语言和开发工具，并进行代码调试。

3.设计并实现无线传感网络的数据收集和传输功能：根据实验要求，设计无线传感网络的数据收集和传输方法，并进行代码编写和调试，确保数据能够准确地收集和传输。

4.进行无线传感网络的实时数据采集和监控：将搭建好的无线传感网络应用于实际场景中，实时采集并监控传感器节点的数据，验证无线传感网络的可靠性和稳定性。

四、实验结果与分析
通过搭建和实际应用无线传感网络，我们成功地实现了数据的收集和传输功能，并能够实时采集和监控传感器节点的数据。

在实际应用中，无线传感网络能够有效地进行环境信息的监测和采集，为后续的数据处理和分析提供了基础。

五、实验总结
通过本次实验，我们深入了解了无线传感网络的基本原理和应用，掌握了无线传感器节点的编程和调试技术，并成功地搭建和应用了无线传感网络。

通过实际操作和实验，我们不仅巩固了理论知识，还提高了实践能力和解决问题的能力。

无线传感网络作为一种新兴的技术，具有广阔的应用前景，我们对其未来的发展充满信心。

七、附录。

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。

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法的开题报告

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法的开题报告一、选题背景及意义随着科技飞速发展，物联网已经成为了数字化转型的必要部分。

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）作为物联网的一种重要形态，可以实现基于环境监测、工业自动化、智能家居等多种应用。

其中，基于定位的应用更是非常广泛，如精准定位、地震预警、信号监测等。

WSN中节点的位置信息对于绝大多数应用非常重要。

传感器节点一般没有GPS等定位设备，因此需要通过线上算法进行定位。

DV-Hop算法是一种比较常用和简单的无线传感器定位算法，其原理是基于跳数和信号强度进行估算。

然而，DV-Hop算法存在诸多缺点，例如对于信号衰减、障碍物等复杂环境无法有效解决，同时也容易受到节点位置误差和信号噪声等因素的影响。

因此，不断改进和优化DV-Hop算法是当前无线传感器网络领域的一个热门研究方向。

二、研究目标与意义本次研究的主要目标是针对DV-Hop算法的缺点进行改进，提出一种新的DV-Hop定位算法，并在真实环境中进行实验验证其效果和性能。

具体实现包括：1. 提出一种新的基于DV-Hop的定位算法，改进现有算法的缺点。

2. 设计并搭建测试系统，测试新算法的性能和优势。

3. 对新算法进行数学建模和分析，进一步探究算法的原理和特点。

4. 将新算法与现有算法进行对比，验证其效果和性能。

三、研究内容和思路本次研究主要包括以下几个方面：1. 综述现有的无线传感器网络定位算法，并重点介绍DV-Hop算法的原理和缺点。

2. 分析现有DV-Hop算法的不足之处，并在其基础上提出一种改进的算法，以应对实际使用环境的复杂性。

3. 设计和搭建测试系统，采用多种指标（如定位误差、定位准确度、能耗等）对不同算法进行测试和比较，验证算法的性能和优势。

4. 对新算法进行数学建模和分析，探究算法的特点和实用性，同时考虑算法的优化和改进空间。

5. 将新算法与现有算法进行对比，验证其优势和实用性。

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位方法的开题报告

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位方法的开题报告主题：无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位方法背景介绍：随着无线传感器网络的广泛应用，节点定位成为了一个重要的问题。

节点位置信息是实现分布式协议、路由和数据融合的基础。

无线传感器网络中的定位技术主要分为两类：基于硬件的定位和基于软件的定位。

基于硬件的定位主要利用GPS等设备，但在一些应用场景下，如室内或城市高楼区域中，信号不稳定，无法使用GPS等设备。

基于软件的定位是一种新兴的定位方式，它利用节点感知周围环境的信息，通过算法推断节点的位置。

著名的基于软件的定位算法有DV-Hop、MDS-MAP和Centroid等。

DV-Hop算法是一种最基础的无线传感器网络定位算法之一，常用于室外环境的定位。

它利用跳数作为节点距离的度量单位，通过多次跳数测量计算节点的位置。

具体的算法流程如下：1. 每个节点广播一个包含自身ID以及距离测量值的信息包。

2. 每个节点记录收到的信息包，并与其它节点进行距离测量计算，得到一组跳数与节点之间的距离的比值。

3. 利用所有参考节点的距离比值，对参考节点进行定位，近似计算出观测区域的几何中心。

4. 利用观测区域的几何中心以及参考节点到中心的距离数据，计算出所有节点的位置。

然而，DV-Hop算法存在两个主要问题：1. 精度不高：由于节点位置的不同，节点之间的信号传递距离不同，从而导致不均匀的距离分布，因此精度低。

2. 对于室内场景不适用：DV-Hop算法的跳数度量方式只能适用于自由传播情况下的定位，而在室内环境中，信号传输中会面临信号多次反射、衰减等问题，从而导致定位精度降低。

因此，我们需要通过改进DV-Hop算法，提高其定位精度，同时适用于室内场景。

研究目标：本文旨在研究一种改进的DV-Hop算法，以提高节点的定位精度，并使其适用于室内场景。

我们将探寻如何使用此算法的方法，同时研究其可行性和实用性。

研究方法：1. 精度与误差分析：通过实验测量已知节点所在的位置，并按照一定规则将节点随机放置在室内环境中，测量并计算每个节点的定位误差，并分析精度与误差。

无线传感器网络基于跳数及跳距修正的DV-Hop定位算法

无线传感器网络基于跳数及跳距修正的DV-Hop定位算法廖新平【摘要】针对DV-Hop算法在计算跳数时各个节点之间的跳数值与实际跳数值存在较大的定位误差,在估算平均每跳段距离时只选择了最近的信标节点作为参考,利用直接求和的方法计算两节点间的跳数等不足之处,提出了基于跳数及跳距修正的DV-Hop改进算法.改进算法通过跳数的修正以减小跳数的计算误差,在跳数修正的基础上通过归一化加权法修正平均每跳距离.仿真结果表明,DV-Hop算法改进后的定位相对误差明显减小.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2015(000)011【总页数】3页(P130-132)【关键词】无线传感器网络;节点定位;跳数;平均每跳段距离;定位误差【作者】廖新平【作者单位】重庆信科设计有限公司重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TN929.5;TP212.9无线传感器网络是一种新型的智能网络信息系统，是物联网的重要网络支撑。

近年来，随着物联网技术的发展，无线传感器网络技术得到了广泛的应用。

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一，也是无线传感器网络应用的前提条件。

只有准确地获取传感器节点的地理位置信息，才能实现对节点进行目标定位、目标追踪、信息查询以及运动轨迹预测。

无线传感器网络节点定位算法从不同的角度分析，无线传感器节点定位算法有许多分类方式，但暂时没有统一的分类标准。

按照定位过程中是否测量距离的方式可以分为基于测距的定位算法和非测距的定位算法［1］。

其中，常见的非测距算法有质心算法［2］、APIT算法［3］、DV-Hop算法［4］、Amorphous算法［5］等。

DV-Hop算法是一种具有很高节点定位覆盖率和较高定位精度，并容易实现（不需辅助装置）的算法。

然而，DV-Hop算法在节点分布不均匀的环境下，跳数的计算以及平均每跳段距离与部分节点之间的实际距离都存在较大误差，容易产生较大的定位误差。

针对DV-Hop定位算法存在的上述不足，文献［6］提出一种基于节点间覆盖关系的DV-Hop改进算法。