本文首先剖析了DV-Hop算法定位誤差產(chǎn)生的原因,然后對(duì)DV-Hop節(jié)點(diǎn)之間的跳數(shù)、跳距進(jìn)行優(yōu)化,并利用粒子群算法優(yōu)化定位坐標(biāo)從而獲得更好的定位效果,最后結(jié)合DV-Hop和RND算法的優(yōu)勢(shì)來改進(jìn)基于節(jié)點(diǎn)密度加權(quán)的定位算法。(1)提出利用跳距可信度對(duì)跳距加權(quán)和跳數(shù)優(yōu)化的粒子群RDV-Hop算法,跳距可信度為節(jié)點(diǎn)間實(shí)際距離除以節(jié)點(diǎn)通信半徑的值與節(jié)點(diǎn)之間跳數(shù)的比值,利用跳距可信度來對(duì)節(jié)點(diǎn)的平均跳距進(jìn)行修正;并通過跳距可信度計(jì)算出修正因子來對(duì)跳數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最后利用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。(2)提出一種基于跳距、跳數(shù)優(yōu)化以及節(jié)點(diǎn)密度加權(quán)的DV-Hop算法。通過改進(jìn)的跳距可信度優(yōu)化節(jié)點(diǎn)跳距和跳數(shù)。節(jié)點(diǎn)密度加權(quán)值為相鄰節(jié)點(diǎn)的共有節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有鄰居節(jié)點(diǎn)的比值,鄰居節(jié)點(diǎn)根據(jù)公式計(jì)算出彼此的距離,利用鄰居節(jié)點(diǎn)距離來修正錨節(jié)點(diǎn)的跳距從而提升算法的定位效果。(3)結(jié)合DV-Hop和RND算法的優(yōu)勢(shì),提出一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度加權(quán)的RDD(Regulated density distance)算法,首先計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的密度加權(quán)值,并根據(jù)節(jié)點(diǎn)通信半徑乘以密度加權(quán)因子求出鄰居節(jié)點(diǎn)之間的距離;節(jié)點(diǎn)之間為兩跳時(shí),選取節(jié)點(diǎn)之間共有節(jié)點(diǎn)數(shù)最多的路徑作為最優(yōu)路徑并求出節(jié)點(diǎn)之間的距離;節(jié)點(diǎn)之間為多跳時(shí),采用迭代累加的方式求出節(jié)點(diǎn)之間的距離,然后利用錨節(jié)點(diǎn)對(duì)距離進(jìn)行修正,最后采用改進(jìn)的粒子群算法來優(yōu)化定位。本文首先從錨節(jié)點(diǎn)跳距修正、節(jié)點(diǎn)跳數(shù)優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度等方面對(duì)DV-Hop算法進(jìn)行改進(jìn),在此基礎(chǔ)上改進(jìn)了基于節(jié)點(diǎn)密度的定位算法。
【學(xué)位單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5;TP212.9;TP18
【部分圖文】：

第三章 跳距加權(quán)和跳數(shù)優(yōu)化的粒子群 DV-Hop 算法BDV-Hop 算法的 0.332，但是當(dāng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)占比在 13%-18%時(shí)，RDV-對(duì)于 BDV-Hop 整體平均提高了約 1%-2.5%；當(dāng)錨節(jié)點(diǎn)占比大于 18 RDV-Hop 的定位精度相對(duì)于 BDV-Hop 提升了約 2%-3.2%，由圖(p 在錨節(jié)點(diǎn)占比低于 0.12 時(shí)，定位效果并沒有 BDV-Hop 好，整p 的絕對(duì)誤差在 6m-11m 的區(qū)間，定位效果還是要要優(yōu)于 BDV-Hop，點(diǎn)數(shù)量較少的情況下，效果更好。信半徑 R 對(duì)定位誤差的影響3.8 中錨節(jié)所占比例為 20%時(shí)，節(jié)點(diǎn)的 R=20m-50m 的逐漸遞增（遞整個(gè)網(wǎng)絡(luò)定位效果的影響情況圖。

第三章 跳距加權(quán)和跳數(shù)優(yōu)化的粒子群 DV-Hop 算法節(jié)點(diǎn)總數(shù)對(duì)定位誤差的影響于上述實(shí)驗(yàn)對(duì)比文獻(xiàn)[32]沒有做網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)對(duì)算法定位的影響的仿真改進(jìn)的RDV-Hop在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)方面的實(shí)驗(yàn)仿真數(shù)據(jù)是以經(jīng)典DV-Hop錨節(jié)點(diǎn)比例自始至終都是等于 20%，R=30m 時(shí)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)和定位誤 3.9 所示。

第四章 節(jié)點(diǎn)密度加權(quán)的粒子群 DV-Hop 算法仿真利用MATLAB2014a版本進(jìn)行試驗(yàn)仿真。為了更好地與文獻(xiàn)[43]算法實(shí)驗(yàn)區(qū)域大小為100×100m的正方形，監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)投放的節(jié)點(diǎn)總數(shù)法設(shè)置的默認(rèn)參數(shù)為：學(xué)習(xí)因子c1=c2=2；wmin=0.4，wmax=0.95，T實(shí)驗(yàn)仿真將從信標(biāo)節(jié)點(diǎn)所占比、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及通信半徑 R 三個(gè)性能。為確保所得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，仿真結(jié)果取 50 次的均值。標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)定位的影響.5 為錨節(jié)點(diǎn)所占比例對(duì)定位效果造成的誤差的示意圖，在仿真測(cè)試數(shù) 150 個(gè)，R= 20m，錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量由 20 遞增至 50(遞增幅度等于 5)
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2838076