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基于距离补偿模型的改进DV-Hop定位算法
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]安徽工程大学检测技术与节能装置安徽省重点实验室,安徽芜湖241000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61271377,61172131)
中文摘要:

传统的DV-Hop定位算法在估计网络平均跳距时,采用锚节点之间的物理直线距离代替信号实际传播距离,两者之间存在的距离误差会引起平均跳距估计不精确,从而导致较高的节点定位误差。针对该问题,提出一种改进算法。分析物理直线距离和实际传播距离存在误差的原因,将其总结为节点随机布置导致的节点间距离不均匀,以及实际传播路径与物理直线距离的偏离,并根据不均匀度和偏离度建立距离补偿模型,使物理直线距离更接近实际传播距离。与传统算法相比,改进算法未增加算法复杂度和额外的硬件设备。仿真结果表明,该算法较好地补偿了锚节点之间的距离,显著提高了算法对于未知节点的定位精度。

英文摘要:

The traditional DV-Hop localization algorithm estimates the average hop distance with the physical distance between the anchor nodes instead of actual transmission distance,and the distance error between the two kinds of distance undoubtedly leads to the inaccuracy of the average hop distance and relatively high localization error. Aiming at this problem,the improved algorithm is proposed. The reason of error between the physical distance and actual transmission distance is analyzed in the paper,and is summarized as the asymmetry of distance resulted from the nodes random distribution,as well as the deviation degree between the actual transmission path and the physical distance,and the distance compensation model is built based on the asymmetry and deviation degree to make the physical distance closer to the transmission distance. The improved algorithm increases no extra hardware and the complexity of the DV-Hop. The simulation results show that the improved algorithm compensates the distance between the anchor nodes,and improves the localization accuracy to the unknown nodes.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139