提升物联网感知层定位精度：最小角信任度DV-Hop算法

本文主要探讨了物联网感知层节点定位技术的研究，尤其是在能源受限的环境下，提升定位精度对于物联网行业的实际应用具有重要意义。现有的DV-Hop算法在处理未知节点定位时，存在所有锚节点平等对待的局限性，这可能导致定位精度的不均衡。针对这一问题，作者提出了一个创新的解决方案——DV-Hop_Toma算法，该算法引入了最小角信任度的概念。 最小角信任度是一种评估机制，它考虑了在节点间的通信过程中，基于通信角度和信号强度的信任度差异。在DV-Hop_Toma算法中，每个锚节点不仅根据自身的距离信息进行定位估计，还会根据与未知节点通信过程中接收到的角度信息来调整其信任度。这样，节点之间的相对位置信息被赋予不同的权重，从而提高了定位的准确性，特别是对于距离偏差较大的节点。 通过仿真结果可以观察到，与当前网络环境下其他定位算法相比，DV-Hop_Toma算法显著提高了定位精度。它能够更有效地利用传感器节点的数据，并结合角度信息，减少了定位误差，这对于能源效率、数据传输质量和整体系统的可靠性都有积极的影响。因此，这个研究不仅提升了物联网感知层的定位性能，也为物联网的实际部署提供了有价值的优化策略。 论文的研究方法包括基于无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）的三边测量法，这是一种利用节点间的距离和角度信息进行三维空间定位的技术。通过对比实验，验证了DV-Hop_Toma算法在减少定位误差和提高定位精度方面的优势。 本文为物联网感知层节点定位问题提供了一种新颖且实用的解决方案，对于物联网的发展，特别是在能源受限和大规模部署的场景中，具有重要的理论和实践价值。通过最小角信任度的引入，算法的准确性和鲁棒性得到了显著提升，为后续相关领域的研究和应用奠定了坚实的基础。