【摘 要】
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本文首先剖析了DV-Hop算法定位误差产生的原因,然后对DV-Hop节点之间的跳数、跳距进行优化,并利用粒子群算法优化定位坐标从而获得更好的定位效果,最后结合DV-Hop和RND算法的优势来改进基于节点密度加权的定位算法。(1)提出利用跳距可信度对跳距加权和跳数优化的粒子群RDV-Hop算法,跳距可信度为节点间实际距离除以节点通信半径的值与节点之间跳数的比值,利用跳距可信度来对节点的平均跳距进行修
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本文首先剖析了DV-Hop算法定位误差产生的原因,然后对DV-Hop节点之间的跳数、跳距进行优化,并利用粒子群算法优化定位坐标从而获得更好的定位效果,最后结合DV-Hop和RND算法的优势来改进基于节点密度加权的定位算法。(1)提出利用跳距可信度对跳距加权和跳数优化的粒子群RDV-Hop算法,跳距可信度为节点间实际距离除以节点通信半径的值与节点之间跳数的比值,利用跳距可信度来对节点的平均跳距进行修正;并通过跳距可信度计算出修正因子来对跳数进行优化,最后利用改进的粒子群算法对节点坐标进行优化。(2)提出一种基于跳距、跳数优化以及节点密度加权的DV-Hop算法。通过改进的跳距可信度优化节点跳距和跳数。节点密度加权值为相邻节点的共有节点个数和两个节点的所有邻居节点的比值,邻居节点根据公式计算出彼此的距离,利用邻居节点距离来修正锚节点的跳距从而提升算法的定位效果。(3)结合DV-Hop和RND算法的优势,提出一种基于网络节点密度加权的RDD(Regulated density distance)算法,首先计算出网络所有节点的密度加权值,并根据节点通信半径乘以密度加权因子求出邻居节点之间的距离;节点之间为两跳时,选取节点之间共有节点数最多的路径作为最优路径并求出节点之间的距离;节点之间为多跳时,采用迭代累加的方式求出节点之间的距离,然后利用锚节点对距离进行修正,最后采用改进的粒子群算法来优化定位。本文首先从锚节点跳距修正、节点跳数优化、网络节点密度等方面对DV-Hop算法进行改进,在此基础上改进了基于节点密度的定位算法。
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