基于杰卡德相似系数与协作定位的DV-Hop定位算法的研究

发布时间：2020-09-09 12:43

　　 无需测距的DV-Hop定位算法是一种广泛应用于WSN的定位技术,在定位过程中利用网络中锚节点的信息广播过程来进行节点定位,能够有效的节约成本和节省能耗。为了降低DV-Hop定位算法的定位误差,本文通过分析DV-Hop算法在三个定位阶段可能产生误差的原因,提出一种改进算法,在不增加硬件成本和节省网络能耗的前提下实现更加准确的定位。本文主要的研究内容为:(1)DV-Hop算法在测距时存在误差,其所累计的误差会随着跳数的不断增多而变得越来越大。杰卡德相似系数(Jaccard Similarity Coefficient)不仅可以比较两个集合的相似程度,也可以区分集合的差异程度,为了在DV-Hop算法中计算更加精确的平均跳距,因此提出一种基于杰卡德相似系数跳距修正的改进算法Jaccard DV-Hop(JDV-Hop)。在经典DV-Hop算法的第一阶段,本文将杰卡德相似系数引入到DV-hop算法中。在邻居节点间的通信半径范围内,利用杰卡德相似系数作为一种跳数校正因子,对其相交区域中的节点数量进行赋值并对邻居节点间的单跳距离进行修正,从而进一步细化节点对其邻居节点的估计跳数,并得到更加精确的单跳距离。(2)DV-Hop算法中平均跳距的不精确容易对节点距离的计算产生较大的误差。另外,受网络拓扑结构和网络连通度的影响,未知节点选择离自己最近的锚节点的平均跳距作为自己的平均每跳距离。因此在利用了杰卡德系数因子修正了跳数的基础上,在经典DV-Hop算法的第二阶段引入DDV-Hop定位算法的有限差分误差来改进平均跳距的计算。(3)DV-Hop算法在求未知节点位置时,至少需要知道三个以上锚节点的距离信息,因此锚节点的最优选取对未知节点的坐标确定极为重要。本文提出一种协作式定位算法,将定位后的节点有条件的升级为锚节点,对其它未知节点继续进行定位。而升级为锚节点的未知节点的自身定位精度必须要足够的高,否则虽然能减少WSN整体的能耗,但是用其不准确的位置去再次估计其它未知节点的位置仍然会造成较大的误差。因此本文提供了一种基于锚节点最优选择的全局优化方案用以未知节点坐标的计算。综上,本文主要以无线传感器网络的非测距定位算法为研究背景,结合当前广泛应用的经典DV-Hop定位算法的基本特征和一些具体的改进算法,提出了基于杰卡德相似系数与协作定位的DV-Hop改进算法,并通过MATLAB软件进行仿真实验,将本文算法和经典DV-Hop定位算法以及其他一些改进算法进行定位精度,能耗及其稳定性的对比。仿真结果表明,本文的改进算法在节点定位精度上不仅有很大的提高,在不增加硬件成本和能耗的基础上更能达到降低定位误差的目的。
【学位单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN929.5;TP391.44

【参考文献】

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本文编号：2814989