基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进

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一种改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法

中。数据包的格式为：Ｉ，ｏＳｚｉ，ｏＳｚｉ该信标节点到｛ＨｐｉｌＨｐｉ是ｄｅｅ所有其它信标节点的每跳平均距离。每个接收到此数据的节点将此信息添加到表中，后继续向其邻居广播，复Ｉ的数据然重Ｄ包就丢弃。过此阶段的广播后，有节点都已知所有信标节点经所
Ａｂｓｒｔｔａｃ
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基于改进DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化

基于改进DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化基于改进DV-Hop的无线传感器网络定位算法优化摘要：随着无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)的广泛应用，节点定位的准确性和精度已成为无线传感器网络中的一个重要问题。

DV-Hop是一种经典的无线传感器网络定位算法，但存在定位误差大、能耗高以及稳定性差的问题。

为了改进DV-Hop算法，本文提出了一种基于改进DV-Hop 的无线传感器网络定位算法优化方案。

通过对跳数获取和参考节点选择的改进，提高了定位的准确性和精度，并通过在网络中添加时钟同步机制来提高算法的稳定性。

实验结果表明，所提出的优化算法在定位精度和稳定性方面都有显著的改善。

关键词：无线传感器网络、定位算法、DV-Hop、优化、准确性1. 简介无线传感器网络的节点定位对于许多应用至关重要，如环境监测、目标追踪等。

传统的DV-Hop算法是一种常用的无线传感器网络定位算法，但其存在误差大、能耗高以及稳定性差的问题。

因此，对DV-Hop算法进行改进以提高定位精度和稳定性是一个重要的研究方向。

2. DV-Hop算法原理DV-Hop算法的基本思想是通过测量节点之间的跳数和节点之间的距离，来实现无线传感器网络中的节点定位。

算法流程如下：（1）节点跳数获取：每个节点通过广播消息的方式将其跳数信息传递给周围的节点；（2）参考节点选择：每个节点根据其邻居节点的跳数信息，选择相对跳数最小的邻居节点作为参考节点；（3）定位信息计算：每个节点通过测量与参考节点之间的距离，以及参考节点的位置信息，计算自己的位置。

3. 改进DV-Hop算法为了提高DV-Hop算法的定位精度和稳定性，本文提出了以下改进：（1）跳数获取改进：传统的DV-Hop算法通过广播方式获取节点的跳数信息，容易受到干扰和错误，影响定位的准确性。

本文提出使用局部信息和全局信息相结合的方式来获取节点的跳数信息，减少了干扰和错误的可能性。

基于DV-HOP的改进定位算法

基于DV-HOP的改进定位算法孟雯雯;赵建平;王蒙;杨恒耀;张浩【摘要】Node localization technology is one of the key technologies in wireless sensor networks. DV-Hop localization algorithm based on the double communication radius, as compared with the traditional algorithms, could fairly improve the positioning accuracy, and however, this accuracy still has the space to be further improved. Based on the double communication radius location algorithm, the formula for calculating the average hop distance of anchor nodes is improved by using the concept of hop value transformation, and in combination with the weighted average per hop distance. MATALB simulation indicates that the proposed algorithm based on the double communication radius algorithm of DV-Hop algorithm, can improve the positioning accuracy. In addition, this modified algorithm could not increase hardware cost of the node.%节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一.基于双通信半径的DV-Hop定位算法,比传统DV-Hop算法大大提高了定位精度,但是还可以进一步改进.在双通信半径定位算法基础上,用跳数值变换概念改进锚节点计算平均每一跳距离的公式,并结合平均每跳距离进行加权处理.MATALB仿真实验证明,提出的基于双通信半径的跳数变换加权DV-Hop算法能提高基于双通信半径算法的定位精度,且不会增加节点的硬件成本.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2016(049)011【总页数】6页(P1447-1452)【关键词】无线传感器网络;节点定位;双通信半径DV-Hop;加权DV-HOP【作者】孟雯雯;赵建平;王蒙;杨恒耀;张浩【作者单位】曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜 273165;曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜 273165;曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜 273165;曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜 273165;曲阜师范大学物理工程学院,山东曲阜273165【正文语种】中文【中图分类】TP212.9;TN929.5无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）有大量微型﹑低成本的节点，在无人值守的应用环境中，节点一般由飞机等随机抛撒[1]。

基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化

基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化LIN Feng-de;CHEN Jia-pin;DING Kai;LI Zhen-bo【摘要】无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用.节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大.为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DV-Hop定位算法.遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群.二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率.仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2019(000)001【总页数】6页(P86-90,96)【关键词】WSN;DV-Hop算法;遗传算法;二进制蚁群算法;适应度函数;定位精度【作者】LIN Feng-de;CHEN Jia-pin;DING Kai;LI Zhen-bo【作者单位】;;;【正文语种】中文【中图分类】TN9290 引言近年来，随着微机电系统(MEMS)、集成电路系统技术、通信技术以及计算机软件的巨大进步，带动了大规模分布式无线传感器网络的快速发展。

无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)是由部署在检测区域内的大量低成本传感器节点通过无线通信方式形成的一种多跳自组织的网络系统。

其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知的对象信息，并发送给观察者。

WSN 提供了一种新颖的信息获取和处理方法，在医疗卫生、环境监测、军事作战等方面具有广泛的应用，所以，WSN已经成为21世纪最受瞩目的科技之一[1-2]。

基于DV-Hop大型中心区域的改进定位算法

基于DV-Hop大型中心区域的改进定位算法李博文;李盛欣【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2015(011)022【摘要】In this study, a number of positioning technology in wireless sensor networks, based on the minimize flooding Law and the energy consumption and facilitate the deployment of the beacon nodes is proposed for a large central area of an improved local?ization algorithm based on DV-Hop, by OMNET++network simulator two algorithms for performance testing, simulation results show improved positioning algorithm has a significant performance advantage.%研究了一些目前在无线传感器网络中存在的定位技术,基于最小化洪泛法和能量消耗及便于信标节点的部署,提出了针对大型中心区域基于DV-Hop改进的定位算法,并借助OMNET++网络模拟器对两种算法进行性能测试,仿真结果表明改进的定位算法有明显的性能优势.【总页数】3页(P34-36)【作者】李博文;李盛欣【作者单位】中南大学信息与工程学院,湖南长沙410083;湘南学院计算机系,湖南郴州423000【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于改进布谷鸟搜索算法的DV-Hop定位算法研究 [J], 杨晓琴2.基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法 [J], 陈业海;郑日荣;许亮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.基于改进灰狼优化算法的DV-Hop定位算法 [J], 王冠钰;邹立颖5.基于改进麻雀搜索算法优化的DV-Hop定位算法 [J], 印雷;顾德;刘飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法

基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法陈业海;郑日荣;许亮【摘要】定位是无线传感器网络中最重要的问题之一.针对DV-Hop算法定位精度低问题,提出基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法.该方法在多通信半径定位算法基础上,使用蛙跳算法对锚节点跳距进行优化,并对其适应值函数进行改进,让跳距值更接近真实值,然后在DV-Hop算法最后阶段利用遗传算法求解未知节点坐标.实验仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件情况下,大大降低了定位误差,相比于传统DV-Hop算法,定位精度提高了大约69％,相比其他文献,定位精度提高了大约21％.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2019(055)001【总页数】7页(P89-95)【关键词】无线传感器网络;DV-Hop算法;改进蛙跳算法;遗传算法【作者】陈业海;郑日荣;许亮【作者单位】广东工业大学自动化学院,广州 510900;广东工业大学自动化学院,广州 510900;广东工业大学自动化学院,广州 510900【正文语种】中文【中图分类】TP3931 引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量小而便宜的基于微机电系统的节点所组成。

这些传感器节点是随机分布在监测区域，根据需求收集环境信息和进行信息处理[1]。

每个传感器节点包含传感单元、处理单元、通信单元和电源部分，具有有限的计算能力、存储能力和通信范围，是一种低能耗的节点[2]。

无线传感器网络在军事侦察、环境监测和工业生产等前沿领域有着广泛的应用[3]。

在无线传感器网络的大多数应用中，节点的位置和数据的获取一样重要。

例如，在目标跟踪[4]、医疗保健[5]和智能社区[6]应用中，如果节点只获得信息而没有地理位置是没意义的。

未知节点获得位置信息最简单的解决方案之一是使用全球定位系统（GPS）。

但是，不可能把它应用到所有的传感器节点中，因为使用GPS增加节点的大小，功耗和成本，而且GPS设备在室内基本不能工作。

DV-Hop定位算法优化思想

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。

一种改进的DV-Hop节点定位算法

一种改进的DV-Hop节点定位算法摘要节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。

在经典的DV-Hop算法的基础上,提出一种改进算法。

将传统的基于平面的节点定位算法扩展到三维空间,并设置一个门限跳数,减少了网络节点之间的通信量。

仿真结果表明,改进的算法能够有效地提高定位精度,具有较高的适应性。

关键词无线传感器网络;DV-Hop算法;门限跳数;三维0引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)就是由部署在监测区域内的大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统。

它与塑料电子学、仿生人体器官并称为全球未来三大高科技产业。

它在军事、工业、民用等领域有巨大的应用价值和前景。

在无线传感器网络中,节点的放置通常是随机的,因此,节点的位置信息是数据采集不可或缺的部分。

位置信息除了用来报告事件的发生地点外,还可用于协助路由、传感器网络安全、功率控制等。

根据定位过程中是否需要测量实际节点间距离,把定位算法分为基于距离的定位算法和距离无关的定位算法。

DV-Hop算法是目前研究和应用最为广泛的无需测距定位算法之一,但其在计算未知节点和信标节点间的距离时估算较粗糙,使其定位精度受到较大影响。

本文主要针对DV-Hop算法中存在的实用性不强和计算量大等一些问题进行了一些改进。

1DV-Hop算法简介美国路特葛斯大学的Ni-culescu等人利用距离矢量路由和GPS定位的原理提出了一系列分布式定位算法,合称为自组织定位系统(Ad-hocPositioning System,APS)A。

其中DV-Hop定位方法是目前应用最为广泛的节点定位算法之一。

基于二维空间的DV-Hop算法的过程:1.1测量未知节点与信标节点间的最小跳数每个信标节点采用广播的方式将其位置信息(IDi,xi,yi,Hopsi)传递给其他节点,其中,Hopsi是跳数,它的初始时为0,当接收节点接收到来自同一个信标节点但跳数不同的位置信息时,记录最小的跳数,忽略较大跳数的分组。

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摘要针对无线传感器网络无需测距依赖的ＤＶ－Ｈｏｐ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ＤＶ－Ｈｏｐ算法的设计中，提出了一种ＡＢＤＶ－Ｈｏｐ（Ａｒｔｉｉｆｃｉａ１ＢｅｅＣｏｌｏｎｙ
ｎｏｄｅｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｕｎｋｎｏｗｎｎｏｄｅｓｉｓｅｓｔｉｍａｔｅｄａｔｔｈｅｆｉｎａｌｓｔａｇｅｏｆｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｒｅｄｕｃｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｅｒｒｏｒｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅ
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第４０卷第１期２０１３年ｉ月
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机科Biblioteka 学Ｖｏ１．４０Ｎｏ．１
ＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ
Ｊａｎ２０１３
基于人工蜂群算法的ＤＶ — Ｈｏｐ定位改进
李牧东熊伟郭龙（空军工程大学电讯工程学院西安７１００７７）
ｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｎａｍｅｄａｓＡＢＤＶ－Ｈｏｐ（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌｅｅＢＣｏｌｏｎｙＤＶ－Ｈｏｐ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＤＶ－Ｈｏｐ
关键词无线传感器网络，定位，ＤＶ－Ｈｏｐ算法，人工蜂群算法ＴＰ３９３文献标识码Ａ中图法分类号
ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＤＶ－ＨｏｐＬｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＡｒｔｉｉｃｆｉａｌＢｅｅＣｏｌｏｎｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＤＶ－Ｈｏｐ）算法。该算法在传统ＤＶ－Ｈｏｐ算法的基础上，利用节点间的距离和锚节点的位置信息，在ＤＶ－Ｈｏｐ算法的
最后阶段，通过建立目标优化函数，实现对未知节点坐标的估计。仿真结果表明，与传统ＤＶ－Ｈｏｐ算法相比，在不增加传感器节点的硬件开销的基础上，改进算法能有效降低定位误差。