无线传感器网络中DV-HOP定位算法研究与改进
发布时间：2021-01-15 08:09
伴随着社会科技与日俱进的发展趋势,无线传感器网络技术的在人类生活应用中显得愈发重要。不论是在环境监测领域、军事领域、工业控制领域、医疗领域,还是在灾害监测预报、公共安全和城市智能交通领域,都可以发现无线传感器网络的身影。而在诸多的应用领域,传感器节点自身位置的获取都是至关重要的,无线传感器网络对所有信息的采集与分析,都建立在节点对自身位置的准确获取上,如果节点位置无法获得,则所有获取到的信息都是毫无意义的,所以节点定位技术一直是无线传感器网络中最大的研究热点之一。DV-Hop定位算法作为应用最为广泛的无线传感器节点定位算法之一,拥有无需测距、简单易实现、可扩展性强等优点,但其也存在节点定位精度低的缺陷。本文通过对DV-Hop定位算法进行误差来源分析,提出了两种不同的优化算法以提高其定位精度:（1）基于双通信半径与跳距改进的DV-HOP定位算法（DCRC-DH）。传统DV-Hop定位算法,通过信标节点的泛洪获取到整个网络中所有节点间的跳数信息,并依此求得网络中各信标节点的平均跳距信息,未知节点保存的自身平均跳距来自于距离其最近的信标节点,并通过跳数与跳距相乘的方式得到信标节点与未知节点间...
【文章来源】：桂林理工大学广西壮族自治区
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
（a）节点分布图
桂林理工大学硕士学位论文26图3.4（a）节点分布图图3.4（b）节点估计坐标与实际坐标误差图图3.4（a）是在一个100m×100m的正方形监测区域内，200个传感器节点的随机分布图，图3.4（b）是定位结束后，未知节点的估计坐标与其实际坐标之间的误差对比。
桂林理工大学硕士学位论文27为更客观准确的分析DV-Hop定位算法的性能，本文分别对在节点通信半径R固定的情况下改变信标节点数目，以及在信标节点数目固定的情况下改变节点通信半径R两种情况下DV-Hop算法的定位结果进行分析。文中采用DV-Hop算法估算出的未知节点坐标与其真实坐标之差除以通讯半径的值为性能评价指标，为避免仿真时的偶然因素影响仿真结果，本文采用平均误差的方式，对所有未知节点的定位误差取平均值作为最后的性能评价指标，如公式（3.5）所示：error=1∑√()2+()2=1(3.5)在公式（3.5）中，N为未知节点总数，（,）,(,)分别为未知节点i的实际坐标与估算坐标，R为传感器节点的通信半径。为保证实验结果的可靠，本文在不同的条件下进行了多次的仿真实验，对所有仿真结果取平均值作为最终的实验结果。图3.3和表3.1分别给出了在通信半径R=30m时，改变网络中信标节点比例，DV-Hop定位算法的定位误差产生变化的情况。图3.5R=30m时定位误差随信标节点比例变化情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]On Improved DV-Hop Localization Algorithm for Accurate Node Localization in Wireless Sensor Networks[J]. SHEN Shikai,YANG Bin,QIAN Kaiguo,SHE Yumei,WANG Wu. Chinese Journal of Electronics. 2019(03)
[2]物联网中的无线传感器网络技术综述[J]. 郭志鹏,李娟,赵友刚,官洪民,韩仲志. 计算机与应用化学. 2019(01)
[3]一种基于DV-HOP的改进定位算法[J]. 肖勇,刘国繁. 湖南工程学院学报(自然科学版). 2018(04)
[4]基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法[J]. 李新春,郭欣欣. 计算机应用研究. 2017(12)
[5]基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究[J]. 李新春,李苏晨,王晓明. 测控技术. 2017(01)
[6]Energy aware hierarchical cluster-based routing protocol for WSNs[J]. Wang Ke,Ou Yangrui,Ji Hong,Zhang Heli,Li Xi. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2016(04)
[7]无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进[J]. 潘琢金,刘文春,罗振,杨华. 计算机工程与设计. 2016(07)
[8]基于改进粒子群优化的WSN定位算法[J]. 邴晓瑛,徐保国. 电子设计工程. 2015(22)
[9]TOA定位算法非线性优化问题研究[J]. 姜志鹏,陈正宇,刘影,杨娟. 传感技术学报. 2015(11)
[10]基于RSSI多边定位误差的加权质心定位算法[J]. 崔法毅,邵冠兰. 红外与激光工程. 2015(07)
博士论文
[1]无线传感器网络中的认证与签名方案研究[D]. 于斌斌.吉林大学 2019
硕士论文
[1]无线传感器网络定位方法研究[D]. 吴谦.南京邮电大学 2019
[2]基于ZigBee技术的无线传感网络定位系统的研究[D]. 高雁.南京邮电大学 2019
[3]无线传感网中的节点定位算法研究[D]. 赵帅帅.曲阜师范大学 2019
[4]基于神经网络的WSNs路由协议研究[D]. 孟林勤.安徽理工大学 2019
[5]基于坐标改正的改进DV-Hop定位算法[D]. 王兴.南昌航空大学 2018
[6]基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法的研究与改进[D]. 李天琦.吉林大学 2018
[7]基于DV-HOP无线传感器网络定位算法研究[D]. 丛珊.长春理工大学 2018
[8]基于DV-HOP的无线传感器网络非测距定位算法的研究[D]. 吴珍珍.江西理工大学 2018
[9]基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化研究[D]. 王廷泽.长安大学 2018
[10]基于DV-Hop的WSN定位算法的研究与优化[D]. 林凤德.上海交通大学 2018
本文编号：2978558
【文章来源】：桂林理工大学广西壮族自治区
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
（a）节点分布图
桂林理工大学硕士学位论文26图3.4（a）节点分布图图3.4（b）节点估计坐标与实际坐标误差图图3.4（a）是在一个100m×100m的正方形监测区域内，200个传感器节点的随机分布图，图3.4（b）是定位结束后，未知节点的估计坐标与其实际坐标之间的误差对比。
桂林理工大学硕士学位论文27为更客观准确的分析DV-Hop定位算法的性能，本文分别对在节点通信半径R固定的情况下改变信标节点数目，以及在信标节点数目固定的情况下改变节点通信半径R两种情况下DV-Hop算法的定位结果进行分析。文中采用DV-Hop算法估算出的未知节点坐标与其真实坐标之差除以通讯半径的值为性能评价指标，为避免仿真时的偶然因素影响仿真结果，本文采用平均误差的方式，对所有未知节点的定位误差取平均值作为最后的性能评价指标，如公式（3.5）所示：error=1∑√()2+()2=1(3.5)在公式（3.5）中，N为未知节点总数，（,）,(,)分别为未知节点i的实际坐标与估算坐标，R为传感器节点的通信半径。为保证实验结果的可靠，本文在不同的条件下进行了多次的仿真实验，对所有仿真结果取平均值作为最终的实验结果。图3.3和表3.1分别给出了在通信半径R=30m时，改变网络中信标节点比例，DV-Hop定位算法的定位误差产生变化的情况。图3.5R=30m时定位误差随信标节点比例变化情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]On Improved DV-Hop Localization Algorithm for Accurate Node Localization in Wireless Sensor Networks[J]. SHEN Shikai,YANG Bin,QIAN Kaiguo,SHE Yumei,WANG Wu. Chinese Journal of Electronics. 2019(03)
[2]物联网中的无线传感器网络技术综述[J]. 郭志鹏,李娟,赵友刚,官洪民,韩仲志. 计算机与应用化学. 2019(01)
[3]一种基于DV-HOP的改进定位算法[J]. 肖勇,刘国繁. 湖南工程学院学报(自然科学版). 2018(04)
[4]基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法[J]. 李新春,郭欣欣. 计算机应用研究. 2017(12)
[5]基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究[J]. 李新春,李苏晨,王晓明. 测控技术. 2017(01)
[6]Energy aware hierarchical cluster-based routing protocol for WSNs[J]. Wang Ke,Ou Yangrui,Ji Hong,Zhang Heli,Li Xi. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2016(04)
[7]无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进[J]. 潘琢金,刘文春,罗振,杨华. 计算机工程与设计. 2016(07)
[8]基于改进粒子群优化的WSN定位算法[J]. 邴晓瑛,徐保国. 电子设计工程. 2015(22)
[9]TOA定位算法非线性优化问题研究[J]. 姜志鹏,陈正宇,刘影,杨娟. 传感技术学报. 2015(11)
[10]基于RSSI多边定位误差的加权质心定位算法[J]. 崔法毅,邵冠兰. 红外与激光工程. 2015(07)
博士论文
[1]无线传感器网络中的认证与签名方案研究[D]. 于斌斌.吉林大学 2019
硕士论文
[1]无线传感器网络定位方法研究[D]. 吴谦.南京邮电大学 2019
[2]基于ZigBee技术的无线传感网络定位系统的研究[D]. 高雁.南京邮电大学 2019
[3]无线传感网中的节点定位算法研究[D]. 赵帅帅.曲阜师范大学 2019
[4]基于神经网络的WSNs路由协议研究[D]. 孟林勤.安徽理工大学 2019
[5]基于坐标改正的改进DV-Hop定位算法[D]. 王兴.南昌航空大学 2018
[6]基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法的研究与改进[D]. 李天琦.吉林大学 2018
[7]基于DV-HOP无线传感器网络定位算法研究[D]. 丛珊.长春理工大学 2018
[8]基于DV-HOP的无线传感器网络非测距定位算法的研究[D]. 吴珍珍.江西理工大学 2018
[9]基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化研究[D]. 王廷泽.长安大学 2018
[10]基于DV-Hop的WSN定位算法的研究与优化[D]. 林凤德.上海交通大学 2018
本文编号：2978558
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/2978558.html
