DV-Hop定位算法误差分析与优化
【图文】:
八阄侵釗涞淖钚?跳数,基于以上两个信息可估算出节点间进行通讯时每一跳所经过的实际距离,记为HopSize.计算平均跳距的公式如式(1)所示.22()ijijiji,jijxx)(yyHopSizeh(1)其中()ijx,x,()ijy,y为信标节点i,j坐标,i,jh为信标节点i与j之间的最小跳数.3)计算未知节点位置设u,sd为估算的未知节点u到信标节点s的距离,计算公式如式(2)所示.u,su,sdHopSizet(2)当未知节点得到周围三个信标的距离信息后,根据三边定位原理即可计算出未知节点的实际方位.三边定位求解原理如图1所示.设信标节点A1,A2,A3的坐标分别为()iix,y,其中(i1,2,3),未知节点的坐标为(x,y),未知节点与三个信标的距离分别为(1,2,3)idi,那么存在以下关系,如式(3)所示.图1三边定位求解图222222()()()()()()111222333xxyydxxyydxxyyd(3)由上式可计算出未知节点的具体坐标,从而实现对该节点的定位.2误差分析2.1节点分布的均匀程度对定位精度的影响DV-Hop算法由于依赖于跳数进行距离估算,其对平均跳距的估算决定着定位的精度,在一些节点分布均匀的情况下,DV-Hop具有良好的定位精度.但是在实际运用中,节点可能呈非均匀分布,即某个区域内节点分布密集,另外的区域内节点分布稀疏.分析算法计算公式可知,得出的平均跳距HopSize的值具有唯一性,无法随着节点分布的疏密而改变.在节点分布密集的环境下,计算得到的平均每跳距离相比于节点稀疏的环境的平均每跳距离较大,这是因为节点越密集,它们之间的通信路径就越近似于一条直线,如图2所示,且计算得出的平均每跳距离近似于节点自身的通信半径(平均每跳距离一定不大于通信半径).图2理想情况下的节点拓扑节点A与节点B进行通信?
2.1节点分布的均匀程度对定位精度的影响DV-Hop算法由于依赖于跳数进行距离估算,其对平均跳距的估算决定着定位的精度,在一些节点分布均匀的情况下,DV-Hop具有良好的定位精度.但是在实际运用中,节点可能呈非均匀分布,即某个区域内节点分布密集,另外的区域内节点分布稀疏.分析算法计算公式可知,得出的平均跳距HopSize的值具有唯一性,无法随着节点分布的疏密而改变.在节点分布密集的环境下,计算得到的平均每跳距离相比于节点稀疏的环境的平均每跳距离较大,这是因为节点越密集,它们之间的通信路径就越近似于一条直线,如图2所示,且计算得出的平均每跳距离近似于节点自身的通信半径(平均每跳距离一定不大于通信半径).图2理想情况下的节点拓扑节点A与节点B进行通信时,针对该算法的最理想情况,即存在节点C,使得节点C与节点A和B的距离恰好等于节点的通信半径.该网络拓扑情况下使用该算法计算得出的平均跳距就为通信半径,计算得
计算机系统应用http://www.c-s-a.org.cn2017年第26卷第4期188软件技术·算法SoftwareTechnique·Algorithm出节点A与B的距离也与实际相等.在节点分布稀疏区域,节点A与B的通信可能经过若干个节点,这将造成计算得出的平均每跳距离小于通信半径,所以全部节点都使用相同的平均跳距进行距离计算将影响定位精度.2.2连通度较低的信标节点对定位精度的影响连通度较低的信标节点会造成定位误差,如图3所示的网络拓扑环境.图3节点网络拓扑图信标节点A,B,C,D与待定位节点U,其余为普通节点,由于地形或节点运动原因,节点B与节点C之间存在障碍物,造成信标节点C处于整个网络边缘.位于区域边界的节点C只能接收到来自某一侧的信息,使得该节点无法利用全面的信息进行定位计算.如果使用信标节点A、B、C计算得到的平均每跳距离约为10m,可观察到,实际情况中B与C的距离只是不到两个通信距离,而B与C之间的跳数达到了6跳,使用该平均每跳距离计算A与B的距离为20m.这与真实距离相差了一倍,若使用该平均跳距计算未知节点位置必然会造成较大误差.造成该影响的原因为信标节点C的连通度较低处于网络边缘,信标节点C的通信半径下仅有1个节点.如果排除C节点,使用信标节点A、B、D来估算平均每跳距离则误差较小.2.3三边定位计算公式对定位精度的影响根据三边定位原理可知,节点定位时通过周围三个信标节点的位置信息来计算自身位置,所以选择不同的信标计算得到的位置信息也不同.一般情况下,对这三个信标节点的选择采用就近原则,即选择距离未知节点最近的三个信标进行位置的计算,这样可以减少定位的误差.但实际情况下,由平均跳距计算得出的节点间距离与实际距离存在偏差,三边定位求解图中的三个圆的交汇处是一块区域,而不是一个点,如图4所示.图4三边定位误差?
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 汪鲁才;赵延f;林海军;刘国锋;;基于分布式压缩感知的能量收集WSNs[J];传感器与微系统;2014年07期
2 张晓峰;;动态序列计算在网连续位置的隐私保护协议研究[J];电子技术与软件工程;2014年10期
3 王雪;刘吉星;;一种基于RFID的室内小型载体跟踪算法[J];山东广播电视大学学报;2012年03期
4 李斌;田亚萍;焦亮;;基于ZIGBEE技术的安防系统设计与实现[J];微计算机信息;2009年26期
5 宋依青;王希之;陈兴瑞;时翔;唐晓红;;无线传感网络智能起爆系统关键技术研究[J];爆破;2014年02期
6 秦宁宁;郭立侠;余颖华;宋炜;徐保国;;一种基于空洞交叉点信息的高效覆盖修补算法[J];计算机应用研究;2014年08期
7 史久根;刘胜;;基于压缩感知的无线传感网络数据压缩[J];计算机工程与应用;2014年10期
8 郑顾平;朱维;;基于LEACH协议的安全性改进与建模分析[J];软件导刊;2014年07期
9 张柏林;王艳梅;;基于zigbee的大棚温湿度实时监测系统[J];无线互联科技;2014年06期
10 赵菊敏;张子辰;李灯熬;温海滨;;基于LEACH路由协议的多跳节能路由算法[J];计算机测量与控制;2014年05期
相关会议论文 前1条
1 魏梦珂;赵锐;郑贵省;郭伟;郭强;;基于ZigBee技术的交通基础设施警戒系统研究与设计[A];2008第四届中国智能交通年会论文集[C];2008年
相关硕士学位论文 前2条
1 邬琼;基于ARM的多协议模式智能网关设计应用[D];黑龙江大学;2015年
2 杨珊珊;基于RFID与WSN融合技术的研究[D];西安工程大学;2013年
本文编号:2756366
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2756366.html