双通信半径改进的DV-Hop传感器网络定位算法提升13%-15%

本文主要探讨了基于双通信半径的传感器网络DV-Hop定位算法，针对传统DV-Hop算法在未知节点定位时存在的较大误差问题。DV-Hop算法是一种分布式无线传感器网络中常用的位置估计算法，它依赖于多跳通信来估计节点间的距离，但这种单通信半径的策略可能导致距离估算不准确，从而影响定位精度。 传统DV-Hop算法的定位精度受到两个关键因素的影响：一是单个通信半径可能不足以获取到足够的邻近节点信息，导致跳数估计偏差；二是网络拓扑结构的异质性，即不同位置的节点通信范围可能不同，这会加大距离估算的不确定性。为了优化这些问题，本文提出了一种改进的DV-Hop定位算法。 改进算法的核心思想是让信标节点在定位未知节点时，先使用较小的通信半径进行一次广播，收集部分邻近节点的信息。然后，信标节点再使用较大的通信半径广播一次，这样可以获得更广泛的覆盖范围，得到与未知节点之间的更精确跳数。通过结合这两个通信半径的信息，算法能够更准确地计算出未知节点与信标节点之间的距离，从而得到更为精确的节点坐标。 在仿真结果中，改进的DV-Hop算法显示出显著的优势，与传统算法相比，定位误差减少了13%至15%，这意味着定位精度得到了显著提升。此外，改进算法还减少了因网络拓扑结构变化导致的定位误差差异，提高了定位的稳定性和一致性。 本文的改进算法通过对通信半径的灵活运用，有效地提高了无线传感器网络中节点定位的精度和鲁棒性，对于实际应用中的大规模、动态无线传感器网络具有重要的理论和实践价值。这项工作对于优化无线传感器网络的管理和控制，以及提高其在诸如环境监测、智能交通等领域的应用效果具有重要意义。