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DV-Hop 定位算法改进1.DV-Hop 算法原理及性能1.1.算法原理i. DV-Hop 算法是典型的无需测距的定位算法, 基本思想是将未知节点到信标节点之间的距离用网络中节点的平均每跳距离和两节点之间跳数的乘积来表示, 然后再使用三边测量法或极大似然估计法来获得未知节点的位置信息。
DV-Hop 算法定位过程分以下三个步骤:ii. 信标节点位置已知, 计算未知节点与每个信标节点的最小跳数计算未知节点与每个信标节点的最小跳数, 计算公式如下i j i iji j HopSize h ≠≠=∑iii. 利用三边测量法计算自身位置1.2.算法性能DV-Hop 算法依据信标节点间的跳数来计算平均距离, 所以信标节点比例对算法定位精度存在直接的影响。
一方面, 信标节点的位置信息通常依赖于人工部署或者GPS 实现。
人工部署受限于环境同时也限制了网络的可扩展性；而使用GPS 会使得节点费用比普通节点高两个数量级, 成本太高。
另一方面, 无须测距定位算法中, 信标节点比例越高, 定位越精确。
所以信标节点比例和成本需要权衡。
同时, DV-Hop 算法对网络的拓扑结构也十分敏感。
在实际网络拓扑中, 未知节点与信标节点间的路径往往不是直线, 而是存在“空洞”, 使得估算距离远大于实际距离, 定位精度大打折扣, 即DV-Hop 算法仅在各向同性的密集网络中, 校正值才能被合理的估算。
所以DV-Hop 算法的性能在一定程度上取决于网络结构和信标节点比例。
2.基于邻居节点空间顺序序列优化针对DV-Hop 算法对网络拓扑结构敏感的问题, 有学者提出了不同的改进算法, 其中一种是基于邻居节点空间序列优化的改进算法。
假设网络环境如下图AB CL 123457图1基于邻居节点空间顺序序列优化示意图其中, L 为信标节点, 其余均为未知节点, 且A.C 均为B 的一跳邻居节点。
若已经通过计算获得LB 的距离, 又因为B 是C 的一跳邻居节点, 所以BC 的距离以平均跳来估算。
无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究的开题报告I.课题背景与意义随着无线网络技术的发展，无线传感器网络已成为研究热点之一。
无线传感器网络的一项重要应用就是对目标位置进行定位，但是受到无线信号传播的不稳定性、传感器节点位置误差和网络拓扑结构的限制等因素的影响，节点定位精度难以保证。
因此，设计一种高精度的节点定位算法成为无线传感器网络中的研究热点。
传感器网络中的DV-Hop算法是一种经典的定位算法，其原理简单，适用于多种拓扑结构，并且具有较好的定位精度。
因此，本文研究无线传感器网络中DV-Hop定位算法，进一步提高节点定位精度，适应网络中不同的应用场景。
II.研究现状及发展动态近年来，越来越多的研究关注无线传感器网络的节点定位问题。
目前，相关研究主要集中在DV-Hop算法、MDS-MAP算法、半监督学习算法等方面。
其中，DV-Hop算法因其原理简单、易于实现，在无线传感器网络中得到了广泛的应用。
但随着网络规模的增大，节点间距离的误差也会随之增大，影响定位的精度。
因此，如何减少节点定位误差是当前研究的重点。
III.研究对象与内容本文研究对象为无线传感器网络中的DV-Hop节点定位算法。
具体研究内容包括以下三个方面：1.分析DV-Hop算法的原理和定位误差来源，探究其局限性。
2.通过增加节点之间的通信次数，设计一种改进的DV-Hop算法，来提高节点定位精度。
3.在NS2平台上实现算法，并对其进行性能测试，评估改进后算法的可行性和有效性。
IV.研究方法和技术路线本文将采用理论分析与仿真实验相结合的方法，进行研究。
主要包括以下技术路线：1.对DV-Hop算法进行分析，研究其误差来源，并探究提高算法精度的途径。
2.设计改进的DV-Hop算法，并进行相关的数学建模和理论分析。
3.在NS2模拟平台上实现算法，并进行性能测试。
4.对实验结果进行分析和总结，评估改进后算法的可行性和有效性。
V.预期研究成果本文预期研究成果包括以下方面：1.研究了无线传感器网络中DV-Hop节点定位算法的原理，探究其定位误差来源和局限性。
第7期2018年4月No.7April，2018美国的Rutgers University（路特葛斯大学）的 Niculescu等[1]利用GPS定位和距离向量路由的原理提出了（DistanceVector-Hop，DV-Hop）定位算法。
1 DV-Hop算法的过程DV-Hop定位算法可以分为3个过程：第一过程是无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）中使用经典距离矢量交换协议来获得节点距锚节点的最小跳数；第二过程是每个锚节点根据与其他锚节点之间的距离和最小跳数，计算自己的平均跳距，并采用可控洪泛法向全网广播，保证未知节点仅收到一个广播值；第三过程是未知节点利用收到的广播值与至少3个的锚节点的最小跳距，来获得未知节点到锚节点距离，然后采用3边测量定位或者最小二乘法来得到自身的位置。
2 获得节点距锚节点的最小跳数首先使用距离矢量交换协议，锚节点向它的邻居节点广播消息，消息包括锚节点的标识符、位置信息和跳数值，跳数的初始值设置为0；邻居节点接收到消息后，先将跳数值加1，然后记录下此消息，并将记录下的信息广播给它的邻居节点，重复以上步骤，直到所有节点都具有锚节点的位置信息和彼此间的最小跳数。
由于采用广播的途径，一个锚节点广播的消息可能多次到达同一节点，导致信息冗余，增加了通信开销。
为了消除广播消息的无限循环，只有新的锚节点消息才能被节点广播，垃圾消息将被抛弃。
垃圾消息是指节点在接收信息的时候，由于路径的不同，导致节点可能收到多个相同锚节点的信息，感兴趣的是跳数值最小的那条消息，其他消息都认为是垃圾消息。
3 未知节点获得平均跳距锚节点根据自己存储的消息，即其他锚节点的标识符、位置信息和跳数值通过式（1）运算得到这个锚节点跟其他锚节点之间的每跳的平均距离，即平均跳距：HopSizeij i≠=（1）i代表这个锚节点，j代表其他锚节点，（x i,y i）和（x j,y j）分别表示节点i和节点j的位置的坐标，hop j表示锚节点i和锚节点j的跳数值，HopSize i是锚节点i的平均跳距。
dvhop定位算法例题DV-HOP定位算法例题DV-HOP（Distance Vector Hop）是一种基于跳数的定位算法，适用于无线传感器网络中的节点定位。
该算法通过测量节点之间的跳数和信号强度来估计节点的位置。
下面我们通过一个例题来详细介绍DV-HOP定位算法的原理和步骤。
假设有一个无线传感器网络，其中包含了10个节点，节点之间的距离如下图所示：```A---B---C---D| | |E---F---G---H| |I-------J```我们的目标是通过DV-HOP算法来估计每个节点的位置。
首先，我们需要选择几个已知位置的节点作为锚节点。
在这个例题中，我们选择节点A、D和J作为锚节点，它们的位置已知。
接下来，我们需要通过测量节点之间的跳数和信号强度来计算节点的位置。
假设节点A测量到节点B的跳数为1，节点B测量到节点C的跳数为1，节点C测量到节点D的跳数为1，节点A测量到节点E的跳数为1，节点E测量到节点F的跳数为1，节点F测量到节点G的跳数为1，节点G测量到节点H的跳数为1，节点E测量到节点I的跳数为1，节点I测量到节点J的跳数为1。
然后，我们需要计算每个节点的平均跳数。
节点A的平均跳数为1，节点B的平均跳数为2，节点C的平均跳数为3，节点D的平均跳数为4，节点E的平均跳数为2，节点F的平均跳数为3，节点G的平均跳数为4，节点H的平均跳数为5，节点I的平均跳数为3，节点J的平均跳数为2。
接下来，我们需要计算每个节点的平均信号强度。
假设节点A测量到节点B的信号强度为-60dBm，节点B测量到节点C的信号强度为-65dBm，节点C测量到节点D的信号强度为-70dBm，节点A测量到节点E的信号强度为-55dBm，节点E测量到节点F的信号强度为-60dBm，节点F测量到节点G的信号强度为-65dBm，节点G测量到节点H的信号强度为-70dBm，节点E测量到节点I的信号强度为-55dBm，节点I测量到节点J的信号强度为-60dBm。
