基于dvhop的无线传感器网络节点定位算法研究与实现(附件)【字数：13009】
摘 要无线传感器网络一直是一个热门研究领域，具有极高的关注度。由于它对各个方面的测量都比我们以往所运用的传统方法精确度要高，发展至今无线传感器网络已经不仅仅是一个概念，而是一项可以运用到实际生活中的技术并且普遍应用到了各个领域。无线传感器网络的研究方向有很多，而由于网络监测的时候位置信息是最重要的基础性信息，最热门的研究方向一直都是网络中的节点定位算法。节点定位算法可以分为需要测距的定位算法和无需测距的定位算法。这其中前者需要硬件设施辅助其测距，因此它对具体的外部硬件有一定的标准和要求，这就相对于无需测距的定位算法来说增加了许多成本和干扰，相比较而言，无需测距的定位算法只需要掌握未知节点和已知节点之间的关系，以及它在整个网络中与其他节点的连接度就可以通过一系列公示算法对它的具体位置进行估算。因此本文会以无需测距的DV-Hop 定位算法为对象，研究它具体的优势。本文的主要工作（1）概括论述无线传感器网络的相关知识，进一步研究WSN节点定位算法的研究背景、研究现状和研究意义，列举了几种基于测距和非测距的节点定位算法的例子；（2）重点介绍了DV-Hop定位算法，DV-Hop算法是一种无需测距的定位算法。整个算法分为三个过程,首先锚节点发送广播消息,未知节点与锚节点获得与其它所有锚节点之间的跳段数信息其次,然后锚节点计算每跳平均距离并再次发送消息给自己的邻居节点进行广播,未知节点通过跳段数与每跳平均距离的乘积求得与锚节点之间的估计距离最后,最后当未知节点获得与多个锚节点之间的估计距离后,利用三边测量法求得未知节点坐标；（3）总体来看误差的来源分为外部和内部环境，外部受不良节点的影响，内部误差主要源于锚节点比例大小、邻居节点数多少、算法中的多跳距离机制等等。对算法误差来源进行分析比较，最终对锚节点的比例和网络节点通信距离对定位精度进行仿真分析，发现二者对于定位精度有非常大的影响。这其中的根本原因是算法依据锚节点位置信息的传递，最终采用每跳平均距离与跳段数的乘积作为两个节点之间的估计距离,这也正是DV-Hop算法的核心思想。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景和意义 2
1.2国内外研究现状 3
1.3本文的主要工作及结构 4
第二章 无线传感器网络 4
2.1无线传感 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
器网络介绍 4
2.1.1无线传感器网络结构 4
2.1.2节点结构 5
2.1.3无线传感器网络特点 5
2.1.4 WSN关键技术研究及应用 6
2.2本章小结 6
第三章 无线传感器网络节点定位算法 7
3.1节点定位技术 7
3.1.1常用的术语 8
3.2节点定位基本算法 8
3.2.1基于测距的定位计算 9
3.2.2非基于距离的定位计算 10
3.3本章小结 12
第四章 DVHop算法分析 13
4.1 DVHop算法背景 13
4.2 DVHop算法的原理 13
4.3 DVHop算法误差来源分析 15
4.3.1外部因素导致的误差 16
4.3.2内部因素导致的误差 17
4.3.3误差分析总结 17
第五章 仿真 19
5.1 DVHop算法的仿真实验 19
5.2仿真相关细节 19
5.2.1锚节点比例不同 20
5.2.2通信半径不同 20
结束语 23
致 谢 24
参考文献 25
第一章 绪论
1.1研究背景和意义
随着经济、科学技术的飞速发展，微型电子信息技术、无线通信技术、计算机处理技术等技术已经普遍应用到了我们生活当中，无线网络技术就依靠着这些技术飞速发展起来。近年来随着物联网的发展，无线传感器网络开始频繁出现在人们的生活中，从而受到的关注也越来越多。无线传感器网络系统本身的结构具有很多优点，例如它具有很高的灵活性和动态性，这就使得它的发展前景更宽广。无线传感器网络能够广泛地应用到环境监测[1]、医疗护理[2]、交通控制[3]、建筑物健康监测[4]和军事[5]等领域。
无线传感器网络是在我们所熟知的传统无线网络的基础上发展起来的，在带来了很多便利的同时也有了与之相对的一些限制：
无线传感器网络的节点所存储的能量非常有限，同时当能量不足时它很难再提供能量补给；
网络中需要设置的很多节点分布都非常密集，这加大了对其定位的难度；
在无线传感器网络中网络的拓扑结构很容易被改变，这就使得整个网络更容易受到其他因素的影响，加大了它的不稳定性。
为了推进无线传感器网络的发展，使其为我们的生活带来更多便利，就必须在最大程度上解决上述问题。众所周知，定位功能是无线传感器网络最基础的功能之一，传感器节点的位置信息是无线传感器网络中的心脏，也是它研究的重点。以现代农业为例，当今社会我们的一大目标就是发展农业现代化，而要实现农业现代化最重要的一点就是要实现农业精准化，这就要求我们把无线传感器网络运用到现代农业中去。但是我国地大物博，一般我们会采用无人机进行非常密集的传感器节点布置，我们只有对无人机布置的传感器节点进行精准定位，才可以在农业中运用无线传感器网络，实现农业精准化[6]。这就体现了节点位置信息在WSN中的重要性。因此要发展无线传感器网络，我们就必须着重解决上述限制中的第二点，对节点定位算法进行研究。
现阶段许多学者探索出了非常多不同的无线传感器网络节点定位算法，一般可以根据是否要借助外部硬件设备测距来划分为两种：基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法。其中基于测距的定位算法需要非常高的成本来改进硬件设备提高精确度，这在小型的WSN中还具有一定的应用价值，但是一旦应用于大型的WSN中，实用性就很低了。与之相比，无需测距的算法定位误差会相对较大，但是具有计算量小、实现简单、不需为节点增加硬件设施、成本小等特点，这就大大提高了无线传感器网络的实用价值。
WSN中无需测距的定位算法发展至今主要包括：AOA 算法、TOA 算法、TDOA 算法、DVHop 算法。在无线传感器网络定位技术中，所有算法都是在某些特定网络部署前提下，针对特定应用场合的定位，不存在既适合所有场合又得到高定位精度的定位算法。而由于 DVHop 不依赖物理测量手段进行节点距离的测量，计算复杂度较低，虽然在定位过程中存在无法避免的误差，但从计算量、组网规模、花费、定位精度等方面来看该算法可以满足绝大部分定位系统的需求，它的综合优势是最大的，所以 DVHop 算法成为众多专家学者寻找最优 WSN 定位技术的一个突破口。
1.2国内外研究现状
最早的传感器网络是诞生于美国一个军事研究项目中[7]。后来人们逐渐发现该领域的研究价值，因此除了军事外，工业学术各界都开始对其展开研究。之后美国英特尔公式发布了“基于微型传感器网络的新型计算发展规划”[8]。相比国外，我国对于无线传感器网络的研究起步较晚，发展也处于初步阶段。目前，国内的研究热点是对于无线传感器网络节点定位的研究[9]。最初国内研究人员通过分析误差来源，决定采用多跳的校正值与相应的修正值来减小距离误差，引入了总体最小二乘法来求解未知节点坐标。之后在之前的研究基础上，又有人提出了一种增强型DVHop算法，利用信标节点的定位结果与实际位置的偏差，对信标节点周围的未知节点的定位结果进行修正，提高了定位精度。的产生分别来自外部和内部
DVHop定位算法定位过程主要分为三个阶段[1012]，分别为：距离矢量交换阶段、校正值计算和广播阶段和坐标计算阶段。
尽管DVHop是无需测距定位算法中实用价值最高的一种。这种算法也有许多的缺点[1314]，比如容易产生比较大的误差。而这个误差主要由外部来源和内部来源：外部主要因为存在不良节点；内部原因则是和信标节点的比例大小、相邻节点数多少和多跳距离的机制有关。为了解决算法中的这个问题，我们就需要研究影响误差的原因。在这里锚节点的选择就显得非常关键，由于无线传感器网络的应用环境相当特殊,即选择所有锚节点作为未知节点的参考节点可能并不一定是最优的[1516]。而与此同时，某些锚节点相对未知节点距离较远，误差累积的也越大，从而计算的精度也就越低。因此我们需要选取合适的锚节点个数和通信距离。
目 录
第一章 绪论 1
1.1研究背景和意义 2
1.2国内外研究现状 3
1.3本文的主要工作及结构 4
第二章 无线传感器网络 4
2.1无线传感 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: @351916072@
器网络介绍 4
2.1.1无线传感器网络结构 4
2.1.2节点结构 5
2.1.3无线传感器网络特点 5
2.1.4 WSN关键技术研究及应用 6
2.2本章小结 6
第三章 无线传感器网络节点定位算法 7
3.1节点定位技术 7
3.1.1常用的术语 8
3.2节点定位基本算法 8
3.2.1基于测距的定位计算 9
3.2.2非基于距离的定位计算 10
3.3本章小结 12
第四章 DVHop算法分析 13
4.1 DVHop算法背景 13
4.2 DVHop算法的原理 13
4.3 DVHop算法误差来源分析 15
4.3.1外部因素导致的误差 16
4.3.2内部因素导致的误差 17
4.3.3误差分析总结 17
第五章 仿真 19
5.1 DVHop算法的仿真实验 19
5.2仿真相关细节 19
5.2.1锚节点比例不同 20
5.2.2通信半径不同 20
结束语 23
致 谢 24
参考文献 25
第一章 绪论
1.1研究背景和意义
随着经济、科学技术的飞速发展，微型电子信息技术、无线通信技术、计算机处理技术等技术已经普遍应用到了我们生活当中，无线网络技术就依靠着这些技术飞速发展起来。近年来随着物联网的发展，无线传感器网络开始频繁出现在人们的生活中，从而受到的关注也越来越多。无线传感器网络系统本身的结构具有很多优点，例如它具有很高的灵活性和动态性，这就使得它的发展前景更宽广。无线传感器网络能够广泛地应用到环境监测[1]、医疗护理[2]、交通控制[3]、建筑物健康监测[4]和军事[5]等领域。
无线传感器网络是在我们所熟知的传统无线网络的基础上发展起来的，在带来了很多便利的同时也有了与之相对的一些限制：
无线传感器网络的节点所存储的能量非常有限，同时当能量不足时它很难再提供能量补给；
网络中需要设置的很多节点分布都非常密集，这加大了对其定位的难度；
在无线传感器网络中网络的拓扑结构很容易被改变，这就使得整个网络更容易受到其他因素的影响，加大了它的不稳定性。
为了推进无线传感器网络的发展，使其为我们的生活带来更多便利，就必须在最大程度上解决上述问题。众所周知，定位功能是无线传感器网络最基础的功能之一，传感器节点的位置信息是无线传感器网络中的心脏，也是它研究的重点。以现代农业为例，当今社会我们的一大目标就是发展农业现代化，而要实现农业现代化最重要的一点就是要实现农业精准化，这就要求我们把无线传感器网络运用到现代农业中去。但是我国地大物博，一般我们会采用无人机进行非常密集的传感器节点布置，我们只有对无人机布置的传感器节点进行精准定位，才可以在农业中运用无线传感器网络，实现农业精准化[6]。这就体现了节点位置信息在WSN中的重要性。因此要发展无线传感器网络，我们就必须着重解决上述限制中的第二点，对节点定位算法进行研究。
现阶段许多学者探索出了非常多不同的无线传感器网络节点定位算法，一般可以根据是否要借助外部硬件设备测距来划分为两种：基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法。其中基于测距的定位算法需要非常高的成本来改进硬件设备提高精确度，这在小型的WSN中还具有一定的应用价值，但是一旦应用于大型的WSN中，实用性就很低了。与之相比，无需测距的算法定位误差会相对较大，但是具有计算量小、实现简单、不需为节点增加硬件设施、成本小等特点，这就大大提高了无线传感器网络的实用价值。
WSN中无需测距的定位算法发展至今主要包括：AOA 算法、TOA 算法、TDOA 算法、DVHop 算法。在无线传感器网络定位技术中，所有算法都是在某些特定网络部署前提下，针对特定应用场合的定位，不存在既适合所有场合又得到高定位精度的定位算法。而由于 DVHop 不依赖物理测量手段进行节点距离的测量，计算复杂度较低，虽然在定位过程中存在无法避免的误差，但从计算量、组网规模、花费、定位精度等方面来看该算法可以满足绝大部分定位系统的需求，它的综合优势是最大的，所以 DVHop 算法成为众多专家学者寻找最优 WSN 定位技术的一个突破口。
1.2国内外研究现状
最早的传感器网络是诞生于美国一个军事研究项目中[7]。后来人们逐渐发现该领域的研究价值，因此除了军事外，工业学术各界都开始对其展开研究。之后美国英特尔公式发布了“基于微型传感器网络的新型计算发展规划”[8]。相比国外，我国对于无线传感器网络的研究起步较晚，发展也处于初步阶段。目前，国内的研究热点是对于无线传感器网络节点定位的研究[9]。最初国内研究人员通过分析误差来源，决定采用多跳的校正值与相应的修正值来减小距离误差，引入了总体最小二乘法来求解未知节点坐标。之后在之前的研究基础上，又有人提出了一种增强型DVHop算法，利用信标节点的定位结果与实际位置的偏差，对信标节点周围的未知节点的定位结果进行修正，提高了定位精度。的产生分别来自外部和内部
DVHop定位算法定位过程主要分为三个阶段[1012]，分别为：距离矢量交换阶段、校正值计算和广播阶段和坐标计算阶段。
尽管DVHop是无需测距定位算法中实用价值最高的一种。这种算法也有许多的缺点[1314]，比如容易产生比较大的误差。而这个误差主要由外部来源和内部来源：外部主要因为存在不良节点；内部原因则是和信标节点的比例大小、相邻节点数多少和多跳距离的机制有关。为了解决算法中的这个问题，我们就需要研究影响误差的原因。在这里锚节点的选择就显得非常关键，由于无线传感器网络的应用环境相当特殊,即选择所有锚节点作为未知节点的参考节点可能并不一定是最优的[1516]。而与此同时，某些锚节点相对未知节点距离较远，误差累积的也越大，从而计算的精度也就越低。因此我们需要选取合适的锚节点个数和通信距离。
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