DV HOP 定位算法

无线传感器网络中—种基于加权的DV-Hop定位算法随着科技的发展，无线传感器网络（WSN）被广泛应用于农业、能源、环境等领域，定位技术成为其重要的研究方向之一。

基于跳数的分布式定位算法（DV-Hop）因其简单、经济和可靠的特点而受到广泛关注。

本文将介绍一种基于加权的DV-Hop定位算法。

传统DV-Hop定位算法利用无线传感器网络中节点的跳数来计算节点的位置，其基本思想是节点利用其跳数信息和锚节点的位置信息来进行三角定位，从而分布式地计算节点位置。

然而，这种方法存在着误差较大的问题。

因此，研究者提出了一种基于加权的算法来解决传统算法中误差较大的问题。

基于加权的DV-Hop定位算法将节点间的距离作为权重，利用跳数和权重的乘积来计算节点的位置，从而减小位置误差。

该算法的基本步骤如下：1. 以锚节点为根节点构建一个拓扑结构，计算任意两个节点之间的距离。

2. 将距离的倒数作为权重，以根节点为起点使用DV-Hop算法计算出所有节点到根节点的距离信息。

3. 利用跳数信息和加权距离信息，通过三角定位算出每个节点的位置。

其中，节点位置的计算可以使用多种三角定位算法，如最小二乘法、加权最小二乘法等。

相比传统DV-Hop定位算法，基于加权的算法不仅考虑跳数信息，而且将距离作为权重，使得定位的精度更高。

同时，该算法没有增加额外的通信开销，因此保持DV-Hop算法的经济性和可靠性。

然而，基于加权的算法在实际应用中仍存在一些问题。

由于节点间的距离或权重可能存在变化，节点位置的准确性会受到影响。

此外，由于算法计算过程相对复杂，需要较高的计算能力。

因此，在实际应用中需要根据实际情况选择合适的算法。

总之，基于加权的DV-Hop定位算法作为一种有效的定位方法，在无线传感器网络中得到了广泛的应用。

然而，在具体应用中，需要充分考虑算法的优缺点，选择合适的算法以提高定位精度和准确性。

DV―Hop算法在节点定位中的应用DV―Hop算法在节点定位中的应用基于跳数和平均跳数距离求取节点间距离的DV-Hop算法是与信号衰减无关的节点定位算法，在网络本钱、布局和信号衰减的角度具有较高的实用性。

本文在详细介绍了DV-Hop算法的定位原理的根底上，分析了算法的主要误差来源于节点的跳数和平均跳数距离值的求取，并列举了目前针对于该算法在节点定位方面所提出的改良方案。

在节点定位方面，通过本文的学习，可以为后续的优化定位算法提供一定的技术参考。

【关键词】节点定位无线网络DV-Hop算法DV-Hop定位算法采用跳数信息计算节点间的距离值，无需采用RSSI信号强度估算节点间距离，即使在低信标密度的条件下也能获得较高的定位精度。

1 DV-Hop定位算法该算法利用距离矢量的多跳传输定位算法，无需测量节点间距离，该算法的定位过程共分为3个阶段。

1.1 计算未知节点与每个锚节点的最小跳数锚节点向周围播送包含自身位置信息的节点之间跳数分组包，跳数初始值为0，分组包如表1所示。

直连通信范围内的邻居节点邻居节点接收分组信息，并记录来自于同一个锚节点的最小跳数，然后将跳数加1，并转发给其他邻居节点。

在洪泛过程中，锚节点的位置以及锚节点到未知节点的跳数信息记录在未知节点上。

2 DV-Hop算法的主要问题定位精度与网络功耗是该算法应用的主要性能指标，目前在节点定位方面，该算法主要存在以下的问题。

算法中的网络节点需要通过播送数据包的方式获得网络节点的信息，数据传输大，网络的通信开销和能耗较大。

锚节点布置不均匀，平均跳数距离计算的精度也就不相同。

锚节点密度大的区域，跳段距离值计算精度高，反之，那么精度低。

锚节点密度的也不能过大，当锚节点密度增加到一定程度时，增加锚节点的密度并不能改善平均跳数距离估算精度，反而会增加网络本钱。

3 目前采用的改良方法目前在平均跳数距离和跳距的方面进行了很多的研究，采用多种方法提高节点定位的精度，定位技术有了很大的提高。

基于跳距二次误差修正的DV-Hop定位算法研究王进忠【摘要】针对DV-Hop算法在传感网络节点无序分布的环境中定位存在较大误差的问题,提出了改进的DV-Hop算法.从WSN节点定位算法的特点入手,分析DV-Hop算法在计算跳距时采用平均跳距修正误差仍存在缺陷,采用定义实际跳距与平局跳距的差值,再次对跳距误差求平均值,实现跳距二次误差修正,继而达到对未知节点坐标的修正.仿真结果表明,基于跳距二次误差修正的DV-Hop定位算法较传统DV-Hop算法在不同节点数量和不同节点密集度情况下效果更好,且不需要增加通信量和硬件开销,是一种可行的WSN节点定位方案.%Because in node randomly distributed environment of sensor network, there is error of DV-Hop algorithm in localization, a novel algorithm is proposed to improve localization accuracy. First, the characteristics of WSN node localization algorithm is analyzed, and there is flaw in the average one-hop distance. And then, difference value between actual hop distance and draw hop distance is defined, and the average values are averaged once again. Secondary error of hopping distance is repaired, which is called quadratic error. At last, the unknown node coordinates are corrected. The simulation results show that DV-Hop localization algorithm based on quadratic error correction of hop distance perform better than traditional DV-Hop localization algorithm in case of different node number and different node density. The new algorithm has lower cost of software and hardware, and is a kind of feasible WSN node localization plan.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2013(013)012【总页数】5页(P3316-3319,3326)【关键词】二次误差;跳距修正;节点定位;坐标修正【作者】王进忠【作者单位】沈阳体育学院体育信息技术系,沈阳110102【正文语种】中文【中图分类】TP393.03随着物联网技术的发展，无线传感器网络(WSN)将数字世界与物理世界实现有效的融合［1］，并取得一定的技术创新与实际应用［2］。

基于灰狼算法和极大似然估计的改进DV-HOP算法DV-HOP是一种常用的无线传感器网络中定位算法，它通过测距和跳数信息来估计节点的位置。

传统的DV-HOP算法存在着一些问题，比如节点定位误差较大、网络拓扑变化导致节点位置不准确等。

为了解决这些问题，本文提出了一种改进DV-HOP算法，基于灰狼算法和极大似然估计，以下是详细介绍。

我们介绍一下灰狼算法。

灰狼算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟了灰狼群体中的狼个体之间的社会行为。

该算法通过不断搜索和优化，最终找到全局最优解。

在改进DV-HOP算法中，我们利用灰狼算法来优化节点位置的估计。

具体步骤如下：1. 初始化灰狼个体的位置和适应度值。

灰狼的位置表示其节点的估计位置，适应度值反映了该位置的准确程度。

2. 根据节点的邻居信息，更新灰狼的位置。

灰狼通过跳数信息来获取邻居节点的位置，并将其作为当前位置的候选位置。

3. 计算灰狼的适应度值。

利用极大似然估计方法，根据灰狼的位置和邻居节点的位置来计算似然函数，然后取最大值作为适应度值。

4. 选择适应度值最好的灰狼作为当前位置，并更新全局最优位置。

5. 重复步骤2-4，直到达到停止条件。

通过以上步骤，改进DV-HOP算法不仅考虑到跳数信息，还引入了灰狼算法来优化节点位置的估计，从而提高定位的准确性。

灰狼算法具有全局搜索能力，能够在网络拓扑变化时快速适应并更新节点位置。

实验证明，改进DV-HOP算法相比传统的DV-HOP算法，可以显著减小节点的定位误差，提高网络的定位精度。

该算法具有较好的实时性和适应性，能够在不同场景下实现高效的节点定位。

基于灰狼算法和极大似然估计的改进DV-HOP算法是一种高效、准确的无线传感器网络定位算法。

它通过利用灰狼算法的全局搜索能力和极大似然估计的统计特性，能够提高节点位置的估计精度，并适应网络拓扑变化。

该算法在无线传感器网络中具有广泛的应用前景。

基于DV-Hop定位算法在三维空间的研究与改进伴随着传感器技术、无线通信技术、无线射频技术和嵌入式技术的日渐成熟,催生了物联网的兴起,其作为推动经济和科技发展的“重要生产力”,国家将其列为重点发展的战略性新兴产业。

无线传感器网络作为物联网体系结构中重要组成部分,引领着社会从互联网时代向物联网时代过渡。

节点定位技术作为无线传感器网络的不可或缺的技术之一,一直以来吸引着工业界和学术界的广泛关注和研究,现代社会迫切需要一种新型的高精度、低能耗、低成本定位算法。

在无线传感器网络中,位置信息利用坐标系表示出来,生成基于节点位置的网络拓扑图,便于无线传感网的管理和维护。

目前有许多基于二维平面的定位算法有较高的定位精度,但是在现实世界中我们所需要的是三维空间的高精度的定位算法。

本篇论文通过利用多通信半径探测信号来细化节点间跳数以及根据跳数误差指数对跳数进行加权,再利用锚节点的平均跳距误差和跳数的多少进行加权的思想精确未知节点的平均跳距,同时引入阈值HTL来保证用以定位的锚节点和未知节点处在整个网络的局部范围内。

最后利用差分进化改进算法优化了未知节点的坐标。

经过仿真实验验证,提出的基于DV-Hop的三维定位算法精度有了明显的提升。

dvhop三边测量法MATLAB,基于⾮测距的DV-Hop定位算法改进⽆线传感器⽹络是由⼤量随机分布的传感器节点组成，是⼀种分布式的、⾃组织的⽹络。

其关键技术包括：⽹络拓扑控制、节点定位、时钟同步、数据融合、路由协议等。

⽽节点定位问题则是⽆线传感器⽹络中的⼀个最为基本和重要的问题。

⽬前，⽆线传感器⽹络定位算法可以分为基于测距和基于⾮测距的定位算法。

基于测距定位常⽤的测量⽅法有TOA、TDOA、AOA、RSSI，尽管这些技术相对精度⾼，但是对硬件要求很⾼。

基于⾮测距定位常⽤的测量⽅法有：DV- Hop、质⼼、APIT、MDSMAP。

DV-Hop为典型的基于⾮测距定位，其对硬件要求低，实现简单。

它的不⾜之处在于计算平均跳距及定位坐标时会产⽣误差。

因此针对DV-Hop算法的缺陷，提出了⼀系列的改进算法，包括：对原始算法中的平均跳距进⾏改进，使⽤多个锚节点估算平均距离并且采⽤归⼀化加权的平均跳距；提出基于⼏何学的定位算法，利⽤⼏何学中的斜率⽅法来判断锚节点间的位置关系，从中选取最优的锚节点序列，从⽽更精确地确定未知节点；引⼊共线度的概念，利⽤共线度参数，动态地调节未知节点可以收集的邻居锚节点的距离阈值，挑选⽹络中好的锚节点组进⾏位置估计，最后再⽤加权估计机制来得到最终的节点位置估计。

这些⽅法都在⼀定程度上提⾼了定位精度。

本⽂针对DV-Hop算法中计算平均跳距和三边定位两⽅⾯存在的定位误差，提出了改进的算法。

⾸先利⽤全⽹平均跳距来纠正单个锚节点的平均跳距，然后在最后计算三边定位时，利⽤节点间连通度的不同，选择最优组合的3个锚节点来参与定位，进⼀步提⾼定位精度。

1 DV-Hop算法介绍美国路特葛斯⼤学的Dragos Niculescu等⼈利⽤距离⽮量路由和GPS定位原理提出⼀系列分布式定位算法，合称APS，DV-Hop算法就是其中的⼀种。

DVHop分为3个步骤实现：① 锚节点i⼴播⾃⾝的位置信息IDi。

初始跳数0，每发送⼀个节点信息，跳数就加1，然后转发，直到⽹络中所有的节点都收到锚节点的信息包。

节点分区与平均跳数加权的三维DV-Hop定位算法张伯泉;王瑞成【摘要】针对三维DV-Hop定位算法的两个重要定位因素——网络锚节点的平均跳距与未知节点到锚节点的跳数存在的固有缺点,提出一种改进的三维DV-Hop定位算法3DPHW-DVHop(Partial HopSize Weighted).改进算法在求网络平均跳距时,利用区域划分和节点跳数加权进行算法综合优化,最后用极大似然法估算未知节点的位置,经过对理论的分析和仿真实验的证明,得出基于区域划分的跳数加权的三维DV-Hop定位算法在同等环境条件下比传统DV-Hop定位算法定位精度明显提高.%Because of the inherent shortcomings of the two important localization factors of the DV-Hop localization algorithm:The average hop distance of the network anchor nodes and the number of hops of the unknown nodes to the anchor nodes, an improved 3D-DVHop localization algorithm 3DPHW-DVHop(Partial HopSize Weighted)is put for-ward. When the average hop distance of the network is calculated, the algorithm is optimized by region partitioning and hops count weighting. Finally, the maximum likelihood method is used to estimate the position of the unknown node. After analyzing the theory and proving the simulation experiment, it is concluded that the 3D-DVHop localization algorithm based on the region partitioning and hops count weighting is significantly improved by comparsion with the traditional DV-Hop localization algorithm under the same conditions.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2018(054)012【总页数】5页(P240-243,257)【关键词】三维定位;分区加权;Distance Vector Hop(DV-Hop);无线传感网络【作者】张伯泉;王瑞成【作者单位】广东工业大学计算机学院,广州 510006;广东工业大学计算机学院,广州 510006【正文语种】中文【中图分类】TP181 引言随着无线通信技术的快速发展，无线传感器网络的应用越来越广。

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。

无线传感器网络中DV-Hop定位算法的改进随着无线传感器网络技术的不断发展，其在许多领域的应用已经越来越广泛，如环境监测、物联网、机器人技术等等。

而其中距离测量技术的定位算法是无线传感器网络技术的重要组成部分，是实现其他应用的基础。

目前，DV-Hop定位算法是一种常用的无线传感器网络定位算法。

但是，DV-Hop算法存在着一些局限性，如对节点密度变化敏感、误差积累等问题。

因此，对DV-Hop算法进行优化改进既有理论意义，也有实际应用意义。

1.对节点密度变化敏感问题的改进在原始的DV-Hop算法中，节点间距离测量的距离单位是hops，即节点之间传输的数据包的数量。

但在实际场景中，节点密度不均等或者部分节点失效或移动会导致节点到锚点（anchor）的跳数不稳定。

此时，使用hops作为距离单位就无法准确描述节点间的物理距离。

因此，引入一种新的距离单位，例如米或英尺，来重新定义距离的单位。

同时，利用功率级别可以进行距离的调整。

2. 对误差积累问题的改进在传感器网络中，接收端对信号的强度进行衰减，具体衰减程度取决于信号的传输距离和障碍物的存在。

在DV-Hop算法中，感知器节点对锚点节点传输的数据信息时，数据传输距离可能存在误差，而这些误差可能会在向上级汇聚的过程中不断累积。

为解决这个问题，可以在传递节点信息时引入计算定位误差的参数，将定位误差传递给后续节点，以及时修正和调整定位误差。

3. 对安全性问题的改进在传感器网络中，由于信息传输技术的局限性，无线传感器网络往往容易受到恶意攻击。

如果攻击者能够篡改距离测量的数据包，可能会导致整个网络中所有节点的定位信息出错，甚至瘫痪。

因此，在DV-Hop算法中，应该增加一些防篡改措施，比如使用加密手段来保护数据的传输安全。

同时，可以考虑使用多跳路径传输数据，以难以追踪和破解攻击者的预谋。

总之，对于DV-Hop算法的改进，需要考虑到实际应用环境的需求和网络优化的目标，可采用以上措施在一定程度上改善DV-Hop算法的性能，提高其应用价值。