基于一种混合的节点定位算法研究

　　基本的DV-Hop 定位算法是根据连通性与大量冗余信息完成对节点的定位，不用其他辅助硬件支持，这种算法存在不良的节点、网络节点数目较少和多跳带来的累积误差等缺点[1-3]，导致DV-Hop 算法定位精度不高、能量消耗大等缺点。

　　虽然对无线传感器网络DV-Hop 节点定位的研究很多，文献[4]在原始DV-Hop 算法的基础上引入RSSI 测距模型，在一跳范围内以及多跳情况下实现定位精度的提高; 文献[5]通过共线性检查锚节点的有效性，根据锚节点的个数大于等于3 时采用归一化加权和最小二乘法来实现定位精度的提高; 文献[6]通过对DV-Hop 算法的局部优化，减少定位计算量来降低定位误差。但是这些参考文献都没有考虑到为被使用的锚节点之间的路径特性差异对计算误差的影响，因此，本文提出一种混合节点定位算法，该算法是在DV-Hop 算法和AHDV-Hop( AnchormodifyHopsize DV-Hop) ，锚节点修正平均跳距HopsizeDV-Hop 算法) 的基础上，再利用加权平均跳距来替换平均跳距从而计算节点之间的距离的一种加权平均跳距定位算法WHDV-Hop( Weighted HopsizeDV-Hop) 。改进后的算法的定位误差率明显要优于改进前的算法，而且降低了能量消耗。

　　1 基本DV-Hop 算法的定位过程

　　基本的DV-Hop 定位算法的过程可分为三个基本阶段[7-9]:

　　( 1) 计算未知节点与每个信标节点的最小跳数。

　　( 2) 假设网络中节点的通信半径相同，平均每跳距离为节点的通信半径，未知节点计算到每个信标节点的跳段距离。

　　( 3) 利用三边测量法或极大似然估计值法计算未知节点的自身位置。

　　2 AHDV-Hop 算法

　　2. 1 DV-Hop 算法的不足

　　假设某个网络模型是各向同性网络模型，已知其平均连通度是10，锚节点所占的比例是10%，则此时传统的DV-Hop 定位算法的定位精度就达到33%[10-11]。若改变其参数，定位精度还能再提高。例如，已知某一个各向同性网络的平均连通度是28，其锚节点所占的比例是20%，则该网络模型的定位精度是可以达到30%左右[12]。这样的数据对于那些对定位精度要求高的场合显然是不理想的。虽然，现在有很多改进的办法，但是这些算法都是为了得到较高的精确度而增加通信开销以及计算的成本。

　　由于在DV-Hop 算法中，只有较少的锚节点信息参加本身平均跳距的计算，然而用这样的结果替代未知节点的本身的跳段距离，就会产生较大的误差，而且对计算后的未知节点的坐标信息没有进行修正。所以针对上述的不足做出进一步的改进，以下主要是从3 个方面对改进的算法做出改进。