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DV-Hop算法执行数据

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基于DV-HOP的WSN节点定位改进算法的研究

基于DV-HOP的WSN节点定位改进算法的研究

Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｓ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｌ ｙ ｎ ｏ ｄ ｅ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ａ ， ｓ ｏ ｉ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ｌ ｙ ｏ ｎ ＤＶ－ ＨＯＰ’ ｓ
ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｃ ｃ ｕｒ ａ ｃ ｙ ．Ｔ ｈｉ ｓ ｐ ａｐ ｅ ｒ ｓ ｔ ｕ ｄｉ ｅ ｓ ｔ ｈｅ ｎｏ ｄｅ ｐ ｏｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｃ ｃ ｕｒ ａ ｃ ｙ ｏｆ ｔ ｈｅ ＤＶ － Ｈ ＯＰ ａ ｌ ｇｏｒ ｉ ｔ ｈｍ ｉ ｎ ｔ ｈｒ ｅ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ
中间 节 点 、 目标 节 点 不 在 同 一 条 直 线 上 的 问题 ； 基 于 ２个 通 信 半 径 来 修 正 节 点 间 的估 计 距 离 ； 对 得 到 的 初 始 估 计 坐 标
进 行 循 环 迭 代 求 精 。仿 真 结 果 表 明 ， 改进算法与基本 Ｄ Ｖ － ＨＯＰ算 法 相 比 ， 定 位 精 度 得 到 了有 效 的改 善 ； 尤 其 是 在 恶 劣 环境下 ， 定 位 精 度 的 改 善 效 果 更 加 明显 。 关 键 词 ：无 线 传 感 器 网络 ；Ｄ Ｖ － ＨＯＰ； 定 位 精 度
一
《 ４ Ｉ 一 Ｅ Ｌ Ｅ Ｃ Ｔ Ｒ ０ Ｎ Ｉ Ｃ 电 Ｍ 子 Ｅ Ａ Ｓ 测 Ｕ Ｒ Ｅ 量 Ｍ Ｅ Ｎ 技 Ｔ 术 Ｔ Ｅ Ｃ Ｈ Ｎ ０ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ

第 ２ ３ ０ ６ １ ３ 卷 年 第 ５ 月 ５ 期
基于 Ｄ Ｖ － ＨＯＰ的 ＷＳ Ｎ 节 点 定 位 改 进 算 法 的研 究 ＊

室内定位几种算法概述

室内定位几种算法概述

室内定位几种算法概述一.室内定位目的和意义随着数据业务和多媒体业务的快速增加，人们对定位与导航的需求日益增大，尤其在复杂的室内环境，如机场大厅、展厅、仓库、超市、图书馆、地下停车场、矿井等环境中，常常需要确定移动终端或其持有者、设施与物品在室内的位置信息。

但是受定位时间、定位精度以及复杂室内环境等条件的限制，比较完善的定位技术目前还无法很好地利用。

因此，专家学者提出了许多室内定位技术解决方案，如A-GPS定位技术、超声波定位技术、蓝牙技术、红外线技术、射频识别技术、超宽带技术、无线局域网络、光跟踪定位技术，以及图像分析、信标定位、计算机视觉定位技术等等。

这些室内定位技术从总体上可归纳为几类，即GNSS技术(如伪卫星等)，无线定位技术(无线通信信号、射频无线标签、超声波、光跟踪、无线传感器定位技术等)，其它定位技术(计算机视觉、航位推算等)，以及GNSS和无线定位组合的定位技术(A-GPS或A-GNSS)。

由于在室内环境下对于不同的建筑物而言，室内布置，材料结构，建筑物尺度的不同导致了信号的路径损耗很大，与此同时，建筑物的内在结构会引起信号的反射，绕射，折射和散射，形成多径现象，使得接收信号的幅度，相位和到达时间发生变化，造成信号的损失，定位的难度大。

虽然室内定位是定位技术的一种，和室外的无线定位技术相比有一定的共性，但是室内环境的复杂性和对定位精度和安全性的特殊要求，使得室内无线定位技术有着不同于普通定位系统的鲜明特点，而且这些特点是户外定位技术所不具备的。

因此，两者区域的标识和划分标准是不同的。

基于室内定位的诸多特点，室内定位技术和定位算法已成为各国科技工作者研究的热点。

如何提高定位精度仍将是今后研究的重点。

二. 室内定位技术的国内外发展趋势室内GPS定位技术GPS是目前应用最为广泛的定位技术。

当GPS接收机在室内工作时，由于信号受建筑物的影响而大大衰减，定位精度也很低，要想达到室外一样直接从卫星广播中提取导航数据和时间信息是不可能的。

一种兼顾性能与能耗的DV-Hop改进算法

一种兼顾性能与能耗的DV-Hop改进算法

一种兼顾性能与能耗的DV-Hop改进算法郑远;蔡宇;赵锐【摘要】As the existing improved DV-Hop algorithms underemphasise the energy saving,it is necessary to study their improvement in both accuracy and energy saving.In positioning means of extending the anchor nodes while positioning,the number of hops and the number of rounds when generating the extended anchor nodes (abbreviated as the generation round of upgrading)all affect the estimation of average node’s hop distance,therefore we present an average node’s hop distance estimation method which combines these two factors in weighting to raise the accuracy;Taking into account of these two aspects:the effectiveness of anchor nodes’combination,and the earlier locating of the nodes can contribute to reducing the energy consumption caused by the time cost in waiting the anchor information,we further present a preferred combination that in an effective anchor nodes combination when there are two initial anchor nodes and one extended anchor node then it can correctly locate.Taking the location error rate and the number of rounds required for completing the location as the evaluating indexes,we compare the performance of new algorithm with other DV-Hop algorithms through simulation,the results show that the new algorithm can improve the locating precision and save the energy.%现有 DV-Hop 改进算法对节能考虑不够，研究提高精度并节能的改进方法很有必要。

基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进

基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进
摘 要 针 对无线传 感器网络无需测距依赖 的 Ｄ Ｖ－ Ｈｏ ｐ定位 算法 节点定位精 度 不高的 问题 ， 将 鲁棒性 强、 收敛速度
快且全局寻优性 能优 异的人 工蜂群算法 引入到 Ｄ Ｖ－ Ｈｏ ｐ算法的设 计 中， 提 出了一种 ＡＢ ＤＶ － Ｈｏ ｐ （ Ａｒ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ｉ ａ １ Ｂ ｅ ｅ Ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ
ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ． Ｔｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｕ ｎ ｋ ｎ ｏ ｗｎ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｄ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． Ｔｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ａ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ
ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｕ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ａ ｓ ｗｅ ｌ ｌ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ １ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｂ ｅ ａ ｃ ｏ ｎ
ＬＩ Ｍｕ － ｄ ｏ ｎ ｇ ＸＩ ＯＮＧ Ｗｅ ｉ ＧＵ Ｏ Ｌｏ ｎ ｇ

基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法

基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法

基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法徐慧娟【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2018(031)001【摘要】为了提升传统DV-Hop算法对无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)中未知节点的定位精度,提出基于DV-Hop测距修正的遗传模拟退火定位算法IDV-Hop-GSAL(Improved DV-Hop Ranging-based Genetic-Simulated Annealing Localizatio).IDV-Hop-GSAL算法引入节点相近度概念,进而修正DV-Hop测距值,再利用最小二乘法求解未知节点的初始解.然后,建立基于未知节点位置为参数的数学模型,再利用遗传模拟退火算法优化初始解,从而得到获取未知节点的最优位置.仿真结果表明,与传统的DV-Hop+LS算法相比,提出的IDV-Hop-GSAL算法降低了平均定位误差.%In order to improve the localization accuracy of DV-Hop in Wireless SensorNetworks( WSNs) ,Improved DV-Hop Ranging-based Genetic-Simulated Annealing Localization ( IDV-Hop-GSAL ) algorithm is proposed in this paper. IDV-Hop-GSAL introduced Near-degree,and modified the ranging by DV-Hop. Then the original position of unknown nodes is obtained by least squares method. Finally,the most optimal solution to obtain a position of un-known nodes is achieved with the help of GASA optimization algorithm. Numerous simulation results show that aver-age localization error ratio of IDV-Hop-GSAL algorithm is less than that of traditional DV-Hop algorithm.【总页数】5页(P147-151)【作者】徐慧娟【作者单位】黄淮学院信息工程学院,河南驻马店463000【正文语种】中文【中图分类】TPT393【相关文献】1.基于RSSI测距和DV-HOP误差修正的WSN节点定位 [J], 任红建;朱玲玲;杨爱琴2.DV-Hop测距修正的定位算法研究 [J], 余科军;张建州3.基于模拟退火算法改进的DV-Hop无线传感器定位算法 [J], 周鼎东;张春;张洁;苏倩4.基于跳数修正和遗传模拟退火优化DV-Hop定位算法 [J], 王国武;陈元琰5.基于测距修正及改进灰狼优化器的DV-Hop定位算法研究 [J], 赵小强;吴帅;高传义;李宁;李波东;杨小勇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法

基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法
易仁杰;余剑;吴标;龚阳
【期刊名称】《火力与指挥控制》
【年(卷),期】2016(041)012
【摘要】针对基于双曲线定位的DV-Hop算法中误差项的异方差性引起的定位误差大的问题,提出了一种基于加权双曲线定位的DV-Hop改进算法.算法分析了基于双曲线定位的DV-Hop算法模型中误差项的异方差性,用加权最小二乘法对异方差性进行纠正,对加权最小二乘法中的权值矩阵进行了理论推导并得到与跳数相关的最佳权值矩阵,使得误差项满足同方差性,所得估计值接近最佳线性无偏估计.仿真结果表明,所提算法在定位精度上较目前常见的基于双曲线定位的DV-Hop算法都有一定提高.
【总页数】5页(P96-100)
【作者】易仁杰;余剑;吴标;龚阳
【作者单位】电子工程学院,合肥 230037;电子工程学院,合肥 230037;电子工程学院,合肥 230037;电子工程学院,合肥 230037
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.基于改进加权质心和二维双曲线的DV-HOP定位算法研究 [J], 王其军
2.基于加权质心和二维双曲线的DV-HOP定位算法改进 [J], 黄华
3.基于跳距加权的DV-hop定位算法改进 [J], 赵小平;马嘉楠;饶瑞;宫婧
4.基于加权质心和二维双曲线的DV-HOP定位算法改进 [J], 黄华
5.基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法 [J], 周玲;康志伟;何怡刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DV—Hop的修正和改进定位算法


Ｄ Ｈｏ ｌｏ ｔ ｍ ｓ ａ ａｙ ｅ ｎ ｍｅ ｄ ｎ ｅ ａ ｃ ｏ ｏ ｅ ｓ ｃ ｌｕ ａｉｎ ｏ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ｄ ｓ ｎ ｅ ｏ ａ ｈ ｈ ｐ Ｖ－ ｐ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｎ ｌ ｚ ｄ ａ ｄ ａ ｎ ｉ ｇ ｔ ｎ ｈ ｒｎ ｄ ’ ａｃ ｌ ｔ ｆｔ ｖ ｒ ｇ ｉ ａ ｃ ｆｅ ｃ ｏ ． ｉ ｈ ｏ ｈ ｔ Ｍｏ ｅ ａ ｃ ｏ ｏ ｅ ｉ ｌ ｗ ｄ ｔ ａ ｔ ｉａ ｅ ｉ ｈ ｎ ｌｐ ｓ ｉｎ ｃ ｃ ｌｔ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｗ ｉｈ ｅ ｅ ｔ ｉ ｇ ｒ ｈ ｉ ｒ ｎ ｈ ｒ ｎ ｄ ｓａ ｏ ｅ ｏ ｐ ｒ ｃｐ ｔ ｎ ｔ ｅｆ ａ ｏ ｉ ｏ ａ ｕａ ｉ ｎ ｈ ｅｇ ｔｄ ｃ ｎ ｒ ｄ ａ ｏ ｉ ｍ ｓ ｌ ｉ ｉ ｔ ｌ ｏ ｏ ｌ ｔ
Ｌ］ ｈ ｎ Ｉ ａｊ ，Ｓ Ｎ Ｙ ｎｆｉ ｔ Ｚ ｅ ，Ｌ ．ｅ Ｕ ａ — ，ＷＡ Ｇ Ｓ ｕｃａ Ｙ ｉ ｅ Ｎ ｈ —ｈ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｌ ｔｉ ｌ ｎ ｎ ｒ ｌ ｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｌ ｏ ｉｇ Ｔ ｃ ｎｃ ｌ ｎ ｖ ｒｉ ， ｌｄ ｏ １ ５ ０ ， ｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｏ ｅ ｒ ａ ｄ Ｃｏ ｔ ｇｎ ｅｉ ， ａ ｎ ｎ ｅｈ ｉ ｉｅ ｓ ｙ Ｈｕ ｕ ａ ２ １ ５ Ｃ ｉａ Ｅ ｃ ｃ ａ ｏ Ｅ ｎ ｉ ａＵ ｔ
２１ ００年 第 ２ ９卷 第 ８期
传 感 器 与 微 系统 （ ｒｎｄ ｃｒ ｎ ｃｏｙｔ ｅｈ ｏ ｇ ｓ Ｔａ ｓｕ ｅ ａ ｄＭｉ ｓｓ ｍ Ｔ ｃｎｌ ｉ ） ｒ ｅ ｏｅ
３ １பைடு நூலகம்
基 于 Ｄ Ｈｏ Ｖ— ｐ的修 正 和 改进 定 位 算 法
吕 振 ，李亚 杰 ，孙延 飞 ，王 书茶
离无关的定位算法 。该算法 无需任何 的额外 硬件 支持 、 算 法简单 ， 以， 所 比较适合 用做 无线传感 器的定位 。其基本 过 程就是将未知节点到锚 节点之间的距 离用网络 中节 点平 均

基于DV-HOP的改进算法及仿真


基 于非 测 距 的定 位 算 法 中通 常 广 播 ３种 定 位 消
息 ：Ｄ Ｖ—Ｈ Ｐ、Ｄ —Ｄｓ ｎｅ和 Ｅ ｃ ｄ ａ ｏ文 献 Ｏ Ｖ ｉａｃ ｔ ｕｌ ｅｎ ｉ
［］ ４ 的算 法虽 然 其 基 本 原 则 和 Ｄ Ｖ—Ｈ Ｐ相 同 ，但 是 Ｏ 作 者却无 法解 释测 试结 果 的精 度 却 和文 献 ［ ］ 的结 ３中
果 大相 径庭 的原 因 。在 Ｄ —Ｈ Ｐ算 法 中锚 节 点 获取 Ｖ Ｏ
到 距其 周 围所有锚 节 点 的坐 标信 息和 跳数信 息 后就 计 算 出 Ａ Ｓ Ａ ｅａｅｏ ｐ 。然 后该 锚 节 点 就 向它 周 Ｈ （ ｖｒｇ ｆ Ｈｏ ） 围的 普通 节 点 广 播 该 Ａ ＨＳ值 。 当普 通 节 点接 收到 锚
摘 要
２ ３０ ） ４ ０ ２
节 点 定 位 技 术 是 无 线 传 感 器 网络 中 的 关键 技 术 之 一 。 为 了提 高 节 点 定 位 精 度 ，在 Ｄ ～Ｈ Ｐ算 法 的 基 础 Ｖ Ｏ
上提 出两 种 改进 措 施 ：锚 节 点 规 划 部 署 和 加 权 算 法 ，改 进 后 的 算 法 统 称 为 加 权 Ｄ —Ｈ Ｐ Ｖ Ｏ 。在 新 算 法 的 基 础 上 建 立 Ｍ ｔ ｂ仿 真 模 型 。仿 真 结 果 表 明加 权 Ｄ ａａ ｌ Ｖ—ＨＯ Ｐ算 法 ，在 相 同的 锚 节 点 数 量 和 锚 节 点 无 线 覆 盖 范 围 下 ， 节 点 定 位 精 度
ｗｉ ａ ｍｏ ｎ ｆａ ｃ ｏ ｏ ｅ ｎ ｅ ａ ａ ｉ ａ ｇ ｏ ｄ ｔ ｎ． ｔ ｓｍｅ ａ ｕ ｔｏ ｎ ｈ ｒｎ ｄ ｓｕ ｄ ｒｓ ｍｅｒ ｄｏ ｒ ｎ ｅ ｃ ｎ ｉｉ ｈ ｏ
Ｋｅ ｙｗｏ ｄｓ ｗｉ ｌｓ ｅ ｓｒｎ ｔ ｒ ｓ； ｎ ｄ ｏ ａｉａ ｉｎ； ａ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅｓ ｓ ｎ ｏ ｅｗｏｋ ｅ ｏ ｅ ｌｃ ｌ ｔ ｚ ｏ ｎｈｒ

无线传感器网络DV-HOP定位算法的改进


未知节点计算到信标节点距 离时， 所用到 的平均每 跳距 离做 了进 一步 改进 。
２ １ 前提 假设 ．
要误差在于计算未知节点与信标节点之间的估计距 离时 ， 是用 跳数 乘 以平均 每跳 距离 来 表示 ， 当 网络 而
中 的跳 数 大于 或等 于 ２跳 时 ． 知 节 点 和 信 标 节点 未 之 间 的实 际距离 与平 均 每跳距 离所 得 的值存 在 较大 的误差 ， 使定 位精 度下 降 。 会
现有的定位算法 大致可分为两类 ： 距离相关定
位算 法 （ ａｇ．ａ ｄ ］ 距 离 无 关 定 位 算 法 Ｒ ｎｅ ｓ ） 和 ｂｅ （ ａｇ．ｅ ） ］ Ｒ ｎｅ ｅ ＂ 。距离相关定位算法通过测量距离 ｌ ｆ
角度等信息来进行定位 ， 对硬件要求较高且成本较
高， 这与无线传感器 网络的硬件要求简单和能量消 耗受限不相适应． 。而距离无关算法不需要使用测
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ： ｏ ｅ ｌ ｃ ｉａｉｎ； ｒ ｌｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ＤＶ－ ｐ； ｎ ｎ ｗｎ ｎ ｄ ｓ； ｓｔ ｎ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｎ ｄ ｏ ａ ｚ ｔｏ ｗｉｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅｗｏ ｋ； ｌ Ｈｏ ｕ ｋ ｏ ｏ ｅ ｐｏ ｉｉ ｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｏ
Ｅ Ａ Ｅ ＣＣ：１ ０ ６ ２ ；２ ０ ６ ５ Ｐ ６ １ ；１ ０ ６ １ Ｃ；１ ０
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ － ６ ９ ２ １ ．２ ０ ４ ｏ ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ． ０ ４ １９ ． ０ １ １ ． ２ ｓ
无 线 传 感 器 网络 Ｄ — Ｏ Ｖ Ｈ Ｐ定 位算 法 的改 进 冰
第ｌ ２期 李Fra bibliotek辉， 熊盛 武等 ： 线传 感器 网络 Ｄ ． Ｐ定位 算 法 的改进 无 ＶＨＯ

一种基于Dv—hop的改进定位算法


关键词
传 感器 网络
Ｄ —ｏ ｖｈｐ
最小跳数 文献标 志码
平均跳 距 Ａ
中图法分类号
Ｔ ３ ３０ ； Ｐ ９ ． ２
低功耗 、 多功能传感器 的快速发展 ， 带来 了信
息感 知 和 采 集 的 一 场 革 命 ， 人 们 可 以 在 任 何 时 使 问、 任何 地点 、 任何 环 境 下 获 得 第 一 手 的监 测 信 息 ， 能够广 泛 应用 于军 事 、 环境 监 测 、 市交 通 等 领 域 ， 城 已成 为 国 际竞 争 的 焦 点 和 制 高 点 。在 无 线 传 感 器
６ ６ ００
科
学
技
术
与
工

程
１ ２卷
计 算平 均跳距 也会 产生 一 定 的误 差 。文 献 ［ ］ ７ 和文 献 ［ ］ 用 Ｒ Ｓ 技 术来 探 测 一 跳 邻 居 节 点 来 改 进 ８采 ＳＩ 最小 跳段 数 ， 增 加 了 硬件 开 销 。文献 ［ ］ 出 了 却 ９提
（） ３ 利用三边法或极大似然估计等数学方法计 算 自身 坐标 。
２ 算法存在的 问题及分析
由于 Ｄ —ｏ ｖｈｐ算法 采 用 最 小 跳 段数 与平 均 距 离 的乘 积来 估算 实 际距 离 ， 随着 距 离 的 增加 误 差 会 变 得越来 越 大 ， 而且 在 实 际 网络 中 ， 节 点 到 未 知 节 锚 点往 往不 是直 线路 径 ， 跳 段 距 离 代替 直 线 距 离 来 用
（ ） 算 未 知 节 点 与对 应 锚 节 点 的 估计 距 离 。 ２计 当信 标节 点 在 获得 其 他 信 标 节 点 的位 置 和 最 小 跳 数值 后 ， 算 网 络 平 均 每 跳 距 离 ， 后 将 其 作 为 校 计 然
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原始坐标（x）原始坐标（y）估计坐标（x）估计坐标（y）初始能耗收敛时能耗通讯半径951.155883378.13636827951.155883378.13636827200695.8625105435.4926285695.8625105435.492628520091.8296663932.908003891.8296663932.9080038200251.0764316824.9370036251.0764316824.937003620015.01113214182.176726715.01113214182.176726720065.74978494448.904286365.74978494448.9042863200799.351955652.5387776799.351955652.5387776200714.5256607920.8555565714.5256607920.855556520011.6108804568.96581111.6108804568.965811200767.857007956.7961497767.857007956.7961497200440.2704057673.3177206440.2704057673.317720620055.0290179873.57484155.0290179873.574841200942.0776158587.636982942.0776158587.636982200808.8544894922.0138538808.8544894922.0138538200194.2714686321.7397552194.2714686321.7397552200378.1584286848.4005019378.1584286848.4005019200676.4569295891.4228193676.4569295891.4228193200975.8738959855.6669555975.8738959855.6669555200154.7105069597.7003552154.7105069597.7003552200127.0710201672.3790168127.0710201672.3790168200381.3768044838.9138398381.3768044838.9138398200657.8984738960.9133608657.8984738960.913360820025.20125309297.419860625.20125309297.4198606200138.5687595154.262046138.5687595154.262046200303.6058889804.7359165303.6058889804.7359165200968.326706528.78215785968.326706528.782157852006.291152014699.04780836.291152014699.0478083200799.6724848949.8746806799.6724848949.8746806200776.8538065576.8214595776.8538065576.821459520086.33515779991.22831686.33515779991.228316200752.048765855.3314876752.048765855.3314876200356.2504249988.7183156356.2504249988.7183156200312.4534552275.8549735312.4534552275.8549735200332.4607794839.0242454332.4607794839.0242454200690.7023459257.3037204690.7023459257.3037204200502.9219142243.8714564502.9219142243.8714564200728.1686448286.2685952728.1686448286.2685952200938.5735157349.8209595938.5735157349.8209595200421.4572975176.1407977421.4572975176.1407977200900.9055136606.0205666900.9055136606.0205666200858.2037138976.6375174605.6030805780.8181745200670.784919752.63550581658.1873939203.3624733200923.0617494917.4175954860.6557243758.7299566200605.0904506629.625853590.3722755621.5201443200470.82686512.24779416484.1454464107.3277846200656.6746585540.7138619612.044149515.1098205200681.1482693198.3831776552.8427301244.8495807200554.5755141741.9718662532.6618064639.771044920076.38512421135.167931846.60153407241.735774820099.51082969171.167278284.2199023224.592401200937.341868579.5672077894.2138532540.2234377200883.1439107107.9698828793.3681266167.5350011200706.5982363991.6471325685.1450977775.4638187200418.1962974878.7359604421.5423128821.7283905200946.2993134851.2995229845.6347449684.809033220085.05957091883.5603654223.4398996742.9929772200712.4879688969.291422691.2650801769.519675420053.7193364552.2367521-9.037041953510.8655859200334.2636191665.7546358360.8888399672.8669183200259.8737918287.9397938261.0256311345.0344142200298.7311419410.8867253201.994385507.5149791200541.6889227671.2942848582.0660328656.5765003200732.4320827661.3138379743.4322436616.6443325200256.8484503557.1866375215.1659256520.6649998200905.1746317738.5647348919.14474651.3800654200247.2832538962.0576825249.2374405882.8719887200126.5478676254.9377803-15.4582321319.023642520036.16121425602.2686173-15.67881388554.7155585200664.1458743513.6809548622.998668498.9179133200385.4533519424.6316708419.3667372449.8271389200283.715647130.1724509335.5552926124.0452565200290.2421418988.6317115217.3160344837.0173411200433.0425043221.7754093484.7127718277.1108391200346.3755399832.1906586180.3698951729.7117477200964.4784496251.6810964860.0713806162.1630834200182.0766002529.6822334214.9223318522.5909026200229.4463382311.162895243.384868407.614171200740.8985669932.2108035685.1450977775.4638187200670.3709032817.3445715574.3991511701.390136620057.29381263394.5884593-38.55642256392.839846200709.864134272.33662928611.7039663144.8050979200188.685170515.55366103124.101943561.06955297200451.7346774589.1055747416.8241234557.2696282200527.5163948636.5083696444.5788406601.9160987200135.8137308414.816087211.41217959452.4579113200208.3643793549.0204559215.9057276568.5426203200617.70517854.973449029448.6436084176.8608799200100.4563823340.2456166-11.79924467370.7825783200442.6937987469.1478797423.5612962459.6386308200791.348875192.57441369695.3352716193.9421349200400.7750426192.1154582500.5199081282.566136820028.97702716185.439493143.38345159216.9059583200990.3999991979.5554855925.8542125842.6235041200151.8238325658.9939091-52.63517375577.1417431200433.6062023744.6415254415.248892677.8050868200947.609291715.1813489804.974141725.318662120014.0124976570.1992993-1.944229518564.7605812200881.6659454122.9881775845.0298846236.8402355200967.9732291717.5548329926.1013863635.4731145200369.4965438650.7709916398.6147559601.1847391200480.2209893440.2025255450.8198637432.1339683200185.5207021684.9561964173.2189359720.864941820094.56919033936.2441781258.0713847780.9700851200558.828358741.58998496385.6966777153.3131762200836.6105966507.7304273779.8623626540.8189915200806.9811481615.2285101777.9935766582.6483719200196.0213376356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