發(fā)布時間：2018-02-22 11:43

  本文關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) DV-Hop算法 偽誤差因子 坐標(biāo)修正 定位誤差　出處：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：傳統(tǒng)DV-Hop算法是一種僅依靠網(wǎng)絡(luò)連通性進行節(jié)點坐標(biāo)位置估算的非測距類定位算法,可較大程度上減少硬件成本。因此,在一些對定位精度要求一般的場合中,該算法應(yīng)用相當(dāng)廣泛,備受研究人員的青睞。然而,傳統(tǒng)算法在拓?fù)潆S機的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,定位精度還有較大的提高空間。通過對大量相關(guān)文獻調(diào)研后發(fā)現(xiàn),多數(shù)改進算法主要從以下兩個方面對傳統(tǒng)算法進行改進:即在定位算法的第二階段修正平均每跳距離估算精度和第三階段修正未知節(jié)點坐標(biāo)估算方法。本文的主要研究內(nèi)容是如何有效提高DV-Hop算法的定位精度,具體包括以下幾點:(1)考慮到傳統(tǒng)算法在定位過程第二階段中平均每跳距離估算誤差較大的問題,本文提出了一種基于偽誤差因子的AC-DV-Hop算法。其主要思想是:定義并引入偽誤差因子Factor,通過偽誤差因子可以剔除對測距誤差影響較大的信標(biāo)節(jié)點,再根據(jù)新的信標(biāo)節(jié)點集合計算出修正后的平均跳距,從而提高信標(biāo)節(jié)點每跳跳距的估算精度。(2)針對未知節(jié)點在第三階段中坐標(biāo)計算仍存在不足的地方,本文在AC-DV-Hop算法基礎(chǔ)上提出了一種新算法——基于坐標(biāo)修正的LC-DV-Hop算法。其主要思想是:先使用前面提出的AC-DV-Hop改進算法提高平均跳距值的估算精度,然后,每個信標(biāo)節(jié)點先將自身假設(shè)成未知節(jié)點,可根據(jù)到其它信標(biāo)節(jié)點的坐標(biāo)位置信息計算出自身坐標(biāo)的估計誤差,再通過定義對應(yīng)的權(quán)值(離待測節(jié)點跳數(shù)值越近,則所占權(quán)值越大;反之,則權(quán)值越小),將所有信標(biāo)節(jié)點坐標(biāo)估計誤差和權(quán)值的乘積值應(yīng)用到未知節(jié)點的坐標(biāo)估算中,進一步減少定位誤差,提高算法性能。最后,本文對改進前后的算法、已有加權(quán)改進型算法進行實驗仿真,仿真結(jié)果表明:在相同的仿真參數(shù)下,本文提出的改進算法的平均定位誤差和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于DV-Hop算法和加權(quán)改進型DV-Hop算法。
[Abstract]:The traditional DV-Hop algorithm is a kind of non-ranging location algorithm which only depends on the network connectivity to estimate the node coordinate position, which can reduce the hardware cost to a great extent. This algorithm is widely used and favored by researchers. However, there is still much room for improvement in the localization accuracy of the traditional algorithm in the topological random network environment. Through the investigation of a large number of related documents, it is found that, Most of the improved algorithms mainly improve the traditional algorithm from the following two aspects: the accuracy of the second stage of the location algorithm to revise the average distance per hop and the third stage of the revision of the unknown node coordinate estimation method. To study how to effectively improve the positioning accuracy of DV-Hop algorithm, Including the following points: 1) taking into account the large error in the estimation of average distance per hop in the second phase of the localization process by the traditional algorithm. In this paper, a new AC-DV-Hop algorithm based on pseudo error factor is proposed. The main idea of this algorithm is to define and introduce the pseudo error factor Factor, by which the beacon nodes which have great influence on ranging error can be eliminated. Then the revised average hopping distance is calculated according to the new beacon node set, so as to improve the estimation accuracy of each hopping distance of beacon node. Based on the AC-DV-Hop algorithm, a new LC-DV-Hop algorithm based on coordinate correction is proposed in this paper. The main idea of this algorithm is to improve the estimation accuracy of the average hopping distance by using the AC-DV-Hop improved algorithm. First, each beacon node assumes itself as an unknown node, and the estimation error of its coordinates can be calculated according to the coordinate position information of other beacon nodes, and then the corresponding weights are defined (the closer the hopping value is to the node to be tested, the closer it is to the hopping value of the node to be tested. The bigger the weight is, the smaller the weight is, and then the product value of coordinate estimation error and weight value of all beacon nodes are applied to the coordinate estimation of unknown nodes, which can further reduce the positioning error and improve the performance of the algorithm. In this paper, the algorithm before and after the improvement, the existing weighted improved algorithm for experimental simulation, the simulation results show that: under the same simulation parameters, The proposed improved algorithm is superior to the DV-Hop algorithm and the weighted modified DV-Hop algorithm in terms of average positioning error and stability.
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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本文編號：1524323