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经过改进的DV_hop定位算法,采用跳距加权方法。

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简介:
为了解决无线传感网络中 DV-hop 定位算法存在的误差显著以及定位精度不足的难题,本文提出了一种基于跳距加权改进的 DV-hop 定位算法。该算法通过对未知节点周围的信标节点进行权重处理,从而获得更为精确的跳距,进而有效降低定位误差。具体而言,权重值的确定依据是未知节点与信标节点之间的跳距距离以及信标节点的可靠性;也就是说,对于距离未知节点越远的信标节点,其所赋予的权重值会相应地减小。而信标节点的可靠性则根据其自身的误差指标来衡量:误差越大,可靠性就越低,相应的权重值也会随之降低。 算法的具体实施步骤如下:首先,选择距离目标未知节点跳数小于或等于 n 的信标节点作为参考节点;然后,对这些参考节点的跳距进行加权平均计算,得到未知节点的平均跳距;最后,利用计算出的未知节点到参考节点的跳数,结合最小二乘法原理,精确地确定未知节点的坐标。通过仿真实验验证后发现,所提出的改进型 DV-hop 定位算法相较于传统的 DV-hop 算法在定位精度方面提升了约 28%。

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客服
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  • 基于DV-Hop
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    本研究提出了一种改进的跳距加权重的DV-Hop室内定位算法,通过优化节点间距离估算提升了定位精度和效率。 为了解决无线传感网络中的DV-Hop定位算法误差较大、精度较低的问题,本段落提出了一种基于跳距加权的改进DV-Hop定位算法。通过给未知节点周围的信标节点分配权重来获取更精确的平均跳距,从而减少定位误差。这些权重依据未知节点与信标节点之间的距离以及信标节点自身的可信度确定:离未知节点越远的信标节点所占权重越小;而信标节点自身误差越大,则其可信度和相应权重也更低。 具体实现过程如下:首先选择距未知节点n跳内的所有信标作为参考点,然后对这些参考点之间的距离进行加权处理以计算出更精确的平均跳距。接下来根据未知节点到每个参考节点的实际跳跃次数来推算它们之间的真实物理距离,并利用最小二乘法技术求解得到该未知节点的确切坐标位置。 通过仿真实验验证了改进后的算法,结果显示相较于传统的DV-Hop定位方法,其精度提升了约28%左右。
  • 【WSN节点】利浣熊优化Dvhop,引入多通信半径与【含MATLAB代码】
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    本文提出了一种基于浣熊优化算法改进Dvhop定位技术的新方法,并通过在多个通信半径和跳距中应用权重来提升节点定位精度。文中提供了详细的MATLAB代码以供参考学习。 本段落探讨了将浣熊优化算法(COA)应用于Dvhop定位估计,并引入多通信半径和跳距加权策略的改进方法。文中通过对比原始Dvhop、使用COA改进后的Dvhop以及本研究提出的资源算法,分析它们在不同场景下的性能。 具体而言: - 对比1:当锚节点比例变化时,三种定位算法之间的归一化定位误差进行了比较。 - 对比2:随着通信半径的变化,在相同条件下对上述三个版本的算法进行评估,并记录各自的归一化定位误差。 - 对比3:在不同总节点数量的情况下,再次测试这三类方法并对比其表现。 此外,学习MATLAB时需要注意以下几点: 1. 在使用前熟悉官方文档和教程是很有帮助的。这些资源提供了关于基本语法、变量以及操作符的重要信息。 2. MATLAB支持多种数据类型(如数字、字符串、矩阵及结构体),理解如何创建与处理这类数据至关重要。 3. 利用MATLAB官网提供的大量示例来学习其各种功能和应用,并通过实践逐步掌握。
  • 【WSN节点Dvhop:利多通信半径和优化【含MATLAB代码】
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    本项目提出了一种改进的Dvhop算法,通过引入多通信半径及跳距加权机制来提升WSN中的节点定位精度,并附有实用的MATLAB实现代码。 首先对通信半径进行分级细化处理,并利用多级通信半径来修正信标节点到邻近节点的跳数信息。然后根据信标节点与未知节点之间的距离,对所有可以与未知节点通信的信标节点进行平均跳距加权处理。改进后的定位算法显著提高了传感器网络中各节点的位置精度。 学习MATLAB时可参考以下建议: 1. 在开始使用MATLAB前,请阅读官方提供的文档和教程以掌握其基本语法、变量及操作符等知识。 2. 熟悉不同类型的数据,包括数字、字符串、矩阵以及结构体的创建与处理方法。 3. 利用官方网站上丰富的示例和教程资源学习各种功能的应用。通过这些实例逐步实践并深入理解MATLAB的各项特性。
  • 基于多通信半径和优化DV-HOP.rar
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    本研究提出了一种针对DV-HOP算法的改进方法,通过引入多通信半径及跳距加权优化机制,显著提升了定位精度与网络效率。 多通信半径的跳距加权DV-Hop定位算法的MATLAB仿真代码。
  • 三维质心
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    本研究提出了一种改良的三维加权质心定位算法,通过优化权重分配策略提升了复杂环境下的目标定位精度和稳定性。 针对现有煤矿电气火花源定位方法采用二维加权质心算法存在较大误差的问题,提出了一种改进的三维加权质心定位算法。该算法基于电气火花能在周围空间产生电磁波的特点,在自由空间下建立了接收信号强度指示(RSSI)传播模型,并利用高斯模型对RSSI信号进行修正以获得更准确的测距模型;在三维空间中,合理选择检测点并引入新的加权因子指数k来求出目标节点的坐标,从而实现电气火花源定位。模拟测试结果显示,该算法具有较高的精度,最大误差为0.319米,平均误差为0.265米。
  • 基于双曲线DV-Hop.rar
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    本资源介绍了一种改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法,采用加权双曲线方法优化了节点位置估算过程,提高了定位精度和稳定性。 包含DV-Hop定位算法、双曲线DV-Hop定位算法以及加权双曲线DV-Hop定位算法的仿真代码,直接运行即可得到结果。
  • 插值(IDW)
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    简介:本文介绍了一种改进的反距离加权插值方法(IDW),通过优化权重分配策略提升了空间数据预测精度和可靠性。 这是反距离加权插值法的一个演示示例,在浏览器中可以直接运行。该方法用于根据已知的n个对象{X:0,Y:0,V:0}的值,计算未知点V的值(当给定X和Y时)。利用此算法可以生成等高线图、等值线图以及等值云图等多种类型的图表。
  • 质心
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    加权质心定位方法是一种基于接收信号强度(RSS)的无线传感器网络定位技术,通过赋予不同信号权重来提高定位精度。该方法简单高效,在室内定位系统中广泛应用。 关于加权质心定位算法的解释非常详细,相信读者能够轻松理解。
  • Dvhop浣熊优化:在不同通信半径及策略下性能比较,基于MATLAB仿真分析
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    本文提出了一种基于浣熊优化算法改进的DV-HOP室内定位方法,并通过MATLAB仿真,在不同的通信半径和跳距加权策略下评估其性能。 本段落探讨了基于浣熊优化算法(COA)改进的Dvhop定位算法,在多通信半径与跳距加权策略下的性能对比分析。 本研究利用浣熊优化算法对Dvhop进行改进,加入了多通信半径和跳距加权策略。通过将原始Dvhop、基于COA的Dvhop(COA-Dvhop)以及本段落提出的改进算法进行比较,探讨了不同条件下的定位精度差异。 具体对比实验包括: 1. 在不同的锚节点比例下,对三种算法进行了归一化定位误差对比。 2. 在不同的通信半径条件下,对三种算法进行了归一化定位误差的分析和比较。 3. 当总节点数变化时,同样进行三者之间的归一化定位误差对比。 通过以上实验数据与结果讨论,本段落进一步验证了改进后的Dvhop定位算法在特定条件下的优越性。
  • WKNN WiFi_WKNN_zip_wknn_wknn
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    本文提出了一种改进的WKNN(加权K近邻)WiFi室内定位算法。通过优化权重分配和距离计算方法,显著提升了WKNN在复杂环境下的定位精度和稳定性,为用户提供更可靠的定位服务。 在WiFi定位的在线阶段对WKNN算法进行了改进。