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        基于DV-hop定位的誤差加權(quán)改進(jìn)算法

        2014-04-03 05:33:52
        自動化儀表 2014年7期
        關(guān)鍵詞:定位精度粒子無線

        (太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院,山西 太原 030024)

        0 引言

        無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network,WSN)是部署大量低廉的智能傳感器節(jié)點,并以自組織、多跳方式構(gòu)成的無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。在傳感器監(jiān)測區(qū)域內(nèi),傳感器將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸和處理,實現(xiàn)對該目標(biāo)區(qū)域的監(jiān)測。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)具有無線自組織、高容錯性、動態(tài)性強的特點,被廣泛應(yīng)用于軍事、環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域[1-2]。節(jié)點定位是網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)、檢測和定位必不可少的研究基礎(chǔ)。

        按照是否要測量傳感器節(jié)點之間的距離,現(xiàn)有的傳感器定位算法可分為基于測距算法(range-based)和距離無關(guān)定位算法(range-free)兩類[3]。距離相關(guān)的定位是指網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點具有測量自身到鄰居節(jié)點的距離、信號的角度和強度的能力,然后通過三邊測量法、極大似然估計法等算法得出未知節(jié)點的坐標(biāo)。傳感器距離定位包括到達(dá)時間法(time of arrival, TOA)、到達(dá)角度法(angle-of-arrival,AOA)、到達(dá)時間差法(time difference of arrival,TDOA)和接收信號強度指示法(received signal strength indication,RSSI)等方法。這些方法定位精度較高,但對硬件的要求高。距離無關(guān)的定位是通過節(jié)點間相互網(wǎng)絡(luò)連通度和通信半徑等,利用三邊測量法、極大似然估計法等算法得出未知節(jié)點的坐標(biāo)。定位方法包括質(zhì)心算法、APIT算法、DV-hop算法[4]等。距離無關(guān)定位算法不需要測量距離或角度的硬件,能耗較低,應(yīng)用前景廣泛。

        1 DV-hop算法

        1.1 DV-hop算法流程

        DV-hop算法是由Niculescu等學(xué)者提出的免于測距的算法,它的算法定位過程分為以下3個階段。

        ① 計算未知節(jié)點與每個錨節(jié)點的最小跳數(shù)

        錨節(jié)點通過向傳感器網(wǎng)絡(luò)的鄰居節(jié)點發(fā)送自身的信息分組,每個節(jié)點維護(hù)1個數(shù)據(jù)表{i,(xi,yi),hi}。其中,(xi,yi)為結(jié)點i的二維坐標(biāo),hi為起始節(jié)點到節(jié)點i的跳數(shù),初始化時設(shè)置為0。鄰居節(jié)點收到錨節(jié)點i的數(shù)據(jù)包后,將跳數(shù)hi加1,然后向鄰居節(jié)點廣播該數(shù)據(jù)包。接收節(jié)點保存每個錨節(jié)點的最小跳數(shù),對于同一錨節(jié)點的較大的跳數(shù)則釋放。

        ② 校正值的計算和廣播

        錨節(jié)點i記錄的信息包括其他錨節(jié)點j的坐標(biāo)信息和跳數(shù)信息。所有錨節(jié)點的平均每跳距離Ci的計算式為:

        (1)

        式中:(xi,yi)、(xj,yj)分別為錨節(jié)點i和錨節(jié)點j的二維坐標(biāo);hij為兩錨節(jié)點之間的跳數(shù)距離。

        將錨節(jié)點的平均每跳距離廣播至傳感器網(wǎng)絡(luò)中,未知節(jié)點僅接收第一個錨節(jié)點的每跳距離,并將其作為自身傳播的每跳距離,則可得出節(jié)點k與錨節(jié)點i的距離為Cik=Cihik。

        ③ 未知節(jié)點位置的計算

        假設(shè)未知節(jié)點的二維坐標(biāo)為(x,y),錨節(jié)點i的坐標(biāo)為(xi,yi),而未知節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點i的估算距離為di,則可得出以下公式:

        (2)

        設(shè):

        (3)

        (4)

        (5)

        由最小二乘法,可得p=(ATA)-1ATB。

        DV-hop算法在實際應(yīng)用中存在以下不足。

        ① 算法中的每個節(jié)點要接收和轉(zhuǎn)發(fā)所有錨節(jié)點的數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu),這些節(jié)點處于活動狀態(tài),需要較長時間等待數(shù)據(jù)包,網(wǎng)絡(luò)中的通信開銷和能量消耗隨之增加。

        ② 錨節(jié)點所占的比例不同,平均跳段距離也就不同。比例越高,平均跳段距離就越精確。當(dāng)比例增加到一定程度時,距離保持穩(wěn)定,但費用隨之增加。

        根據(jù)試驗發(fā)現(xiàn),未知節(jié)點與錨節(jié)點的估算距離影響了節(jié)點的定位精度。當(dāng)未知節(jié)點與錨節(jié)點間距為一跳段時,測得的距離約為準(zhǔn)確距離的1.2倍。隨著節(jié)點之間間距的增大,估算誤差也隨之增加。因此,使用全部錨節(jié)點反而降低了節(jié)點的定位精度。

        1.2 粒子群算法在DV-hop中的應(yīng)用

        粒子群算法是對DV-hop算法中三邊測量法或最大似然估計法的未知節(jié)點坐標(biāo)的誤差進(jìn)行修正和優(yōu)化,是非線性方程求解的有效解決方案。每個可行解相當(dāng)于粒子群中的一個粒子,粒子通過個體最優(yōu)解P和全局最優(yōu)解G,利用式(6)更新下一個節(jié)點的個體最優(yōu)解的位置和速度信息數(shù)據(jù);然后在這個空間中改變位置和速度,向最優(yōu)解靠攏。

        (6)

        式中:i為第i個粒子;t為粒子群的迭代次數(shù);c1、c2為學(xué)習(xí)因子,以平衡局部搜索和全局搜索能力;xi為粒子i的位置信息。

        粒子群初始化時要設(shè)置粒子位置信息的上下限xmax和xmin、粒子速度信息的上下限vmax和vmin、最大迭代次數(shù)[5-7]。

        1.3 典型DV-hop改進(jìn)算法

        2 改進(jìn)的DV-hop算法

        本文對傳統(tǒng)的DV-hop算法進(jìn)行了適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)。改進(jìn)算法主要體現(xiàn)在以下3個方面:第一階段采用限定數(shù)據(jù)包的廣播范圍;第二階段采用了基于誤差修正加權(quán)和跳距估計算法;第三階段采用了基于粒子群的定位算法。粒子群算法通過不斷舍棄最遠(yuǎn)節(jié)點而降低算法的復(fù)雜度。

        DV-hop算法屬于無需測距的定位算法,硬件要求簡單,但網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點與未知節(jié)點的排列方式并非成直線排列,所以節(jié)點之間跳數(shù)越多,估算平均每跳距離的誤差越大。改進(jìn)的算法采用在錨節(jié)點向網(wǎng)絡(luò)中廣播的數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)中增加一個生存周期數(shù)據(jù)data,所以改進(jìn)算法中的錨節(jié)點數(shù)據(jù)包中包括4個字段,分別為錨節(jié)點的標(biāo)志i、錨節(jié)點的二維位置坐標(biāo)(xi,yi)、跳數(shù)hi和data數(shù)據(jù)段。data數(shù)據(jù)表示錨節(jié)點能夠傳輸?shù)淖畲髠鞑ヌ鴶?shù),用于限定錨節(jié)點數(shù)據(jù)包傳輸?shù)淖畲蠓秶?。定位算法根?jù)錨節(jié)點在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的比例和網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模來設(shè)置不同的data值。

        若網(wǎng)絡(luò)中總的錨節(jié)點數(shù)有M個,則錨節(jié)點i的平均每跳距離誤差值εi為:

        (7)

        某一錨節(jié)點i的距離誤差值越小,越能準(zhǔn)確地估計出錨節(jié)點i的平均每跳距離。因此,誤差值越小,權(quán)值應(yīng)該越大。

        假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點收到n個錨節(jié)點的數(shù)據(jù)報信息,錨節(jié)點i的平均每跳距離對應(yīng)的加權(quán)值為:

        (8)

        圖1 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法流程圖

        3 算法仿真及試驗分析

        為了驗證本文所提改進(jìn)算法在應(yīng)用中的有效性和可行性,采用Matlab對本文提出的算法和DV-hop算法進(jìn)行仿真和分析。試驗中將仿真節(jié)點隨機(jī)分布在二維平面上,在區(qū)域100 m×100 m 的范圍內(nèi)隨機(jī)布置100個節(jié)點,仿真次數(shù)為200次。改進(jìn)算法中的生存周期Hmax設(shè)置為6,學(xué)習(xí)因子c1=c2=2,粒子群的最大迭代次數(shù)為20。

        平均定位誤差定義為:

        (9)

        歸一化的節(jié)點定位誤差定義為:

        (10)

        式中:xi,yi為節(jié)點i的估算距離;x,y為節(jié)點i的實際距離;R為節(jié)點通信半徑;m為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù),錨節(jié)點的個數(shù)按5、10、15、20、25、30、35、40依次增加。

        3.1 錨節(jié)點對定位誤差的影響

        仿真通過設(shè)置網(wǎng)絡(luò)中不同的錨節(jié)點數(shù)量,采用平均定位誤差對DV-hop算法和本文的算法進(jìn)行比較。本文取網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的數(shù)量為100,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點通信半徑為20 m。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,錨節(jié)點的數(shù)量對節(jié)點的定位精度有一定的影響。當(dāng)節(jié)點間通信半徑R=20 m時,不同的錨節(jié)點數(shù)量對DV-hop算法和本文算法的定位精度的比較如圖2所示。從圖2可以看出,隨著錨節(jié)點數(shù)的增加,兩種算法中節(jié)點能夠獲取的信息越多,節(jié)點獲得的定位距離信息越精確,定位精度呈現(xiàn)上升的趨勢。

        圖2 平均定位誤差曲線

        當(dāng)錨節(jié)點數(shù)增加到20時,本文提出的定位誤差有了明顯的改善;當(dāng)錨節(jié)點數(shù)增加到30時,本文提出的算法相比于DV-hop算法,定位精度達(dá)到了3.4。從總體上來看,本文提出的算法比傳統(tǒng)的定位算法在定位精度上有了明顯的改善。

        3.2 不同通信半徑對本文算法的影響

        當(dāng)錨節(jié)點按比例增加時,在節(jié)點間通信半徑為15 m、20 m、25 m、30 m這4種不同情況下,本文提出的改進(jìn)算法的歸一化定位誤差的比較情況如圖3所示。從圖3可以看出,在4種不同通信半徑下,網(wǎng)絡(luò)的定位精度都隨著網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點數(shù)的增加而更加精確。當(dāng)錨節(jié)點達(dá)到一定比例時,定位精度趨于平穩(wěn)。

        圖3 歸一化平均定位誤差曲線

        4 結(jié)束語

        本文分析了DV-hop算法[10-14]的3個階段,闡述了兩種典型的改進(jìn)算法,提出了基于DV-hop定位的誤差加權(quán)改進(jìn)算法。

        通過設(shè)定最大傳輸距離,減小了節(jié)點之間的傳播跳數(shù),提高了未知節(jié)點的定位精度,降低了網(wǎng)絡(luò)的能耗開銷。同時對接收到的k個錨節(jié)點的平均每跳距離誤差加權(quán)和處理,使未知節(jié)點算出的平均每跳距離相比DV-hop更為準(zhǔn)確,改善了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的定位精度。改進(jìn)的粒子群算法通過適應(yīng)度函數(shù)減小了迭代的粒子數(shù),縮短了不必要的迭代過程,從而有效改善了定位精度,減少了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的計算復(fù)雜度和計算時間,降低了定位誤差。仿真試驗驗證了本文提出的DV-hop定位改進(jìn)算法的可行性。

        [1] He T,Huang C D,Blum B M,et al.Range-free localization schemes in large scale sensor networks[C]//Proceedings of the 9th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking.New York:ACM Press,2003:70-95.

        [2] Cenedese A,Ortolan G,Bertinato M.Low-density wireless sensor networks for localization and tracking in critical environments[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2010,59(6):2951-2962.

        [3] 于弘毅,李鷗,張效義.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)理論、技術(shù)與實現(xiàn)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2008:143.

        [4] Liu W Y,Wang E S,Chen Z J,et al.An improved DV-Hop localization algorithm based on selection of beacon nodes[J].Journal of Convergence Information Technology,2010,5(9):157-164.

        [5] Kulkarni R V,Venayagamoorthy G k.Particle swarm optimization in wireless sensor networks:a brief survey[J].IEEE Transaction on Systems Man and Cybernetics,2011,41(2):262-267.

        [6] Low K S,Nguyen H A,Guo H.A particle swarm optimization approach for the localization of a wireless sensor networks[C]//Proceedings of IEEE International Symposium on Industrial Electronic,2008:1820-1825.

        [7] 黃艷,臧傳治,于海斌.基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J].控制與決策,2012,27(1):156-160.

        [8] 朱紅松,孫利民.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀[J].中興通訊技術(shù),2009,15(8):35-38.

        [9] 肖美華,周之平.無線傳感器節(jié)點加權(quán)平均跳距定位算法[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2010,31(1):78-81.

        [10]劉凱,余君君,譚力雄.跳數(shù)加權(quán)DV-Hop定位算法[J].傳感技術(shù)學(xué)報,2012,25(11):1539-1542.

        [11]趙林鎧,洪志全.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的DV-Hop定位算法的改進(jìn)[J].計算機(jī)應(yīng)用,2011,31(5):1189-1192.

        [12]張愛平,賴欣.在JSP中調(diào)用JavaBean實現(xiàn)Web數(shù)據(jù)庫訪問[J].計算機(jī)時代,2007(1):15-18.

        [13]仲偉和.基于JSP網(wǎng)頁自動生成工具的設(shè)計與實現(xiàn)[J].科技信息,2007(15):21-23.

        [14]Lin C R, Gerla M.Adaptive clustering for mobile wireless networks[J].IEEE Journal on Selected Areas Communications, 1997,15 (7) :1265-1275.

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