CN106341785A - 改进的无线传感器DV-Hop算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种改进的无线传感器DV-Hop算法，包括以下步骤：计算未知节点与锚节点之间最小跳数，计算各锚节点的平均跳距，估计未知节点与锚节点间距离，求解未知节点坐标，在计算未知节点与锚节点之间最小跳数时，对每个节点引入三个通信半径，三个通信半径分别是R、2R/3和R/3，锚节点以通信半径为R进行广播，所有节点接受到数据并以进行泛洪方式转发，转发时并转发自己节点信息，接受到转发信号后，以节点内记录与转发节点之间的跳数来计算，泛洪结束后每个节点都保留所有节点的最小跳数。本发明提出了三个通信半径的方法来使计算跳数更加准确，从而解决网络部分由于网络节点分布不均带来较大的定位误差。

Description

改进的无线传感器DV-Hop算法

技术领域

本发明涉及无线传感器网络应用技术领域，特别涉及一种改进的无线传感器DV-Hop算法。

背景技术

近年来，无线传感器网络(WSN)具有低功耗、成本低、自组织、分布式和体积小等很多特点，并有着广阔的应用前景。

无线传感器网络能够确定事件发生的位置是它最基本的功能，其位置信息对整个无线传感器网络中的监测活动来说是非常关键的，如果没有位置信息，那么采集到的监测数据也就没有了实际意义。无线传感器网络系统中，节点位置信息对整个传感器网络系统的数据采集和检测有着非常重要的作用。当网络中检测到事件发生时，如果不知道发生事件的位置信息，则传感器网络检测将是没有意义的。

传统DV-Hop定位算法的定位过程主要分三个阶段。第一阶段为距离矢量交换阶段。这个阶段的主要工作是锚节点利用典型的距离矢量交换协议，以广播的形式，使得网络中所有的节点都获得与其它所有锚节点之间的跳段数信息。这个跳段数指的是节点之间经过几跳后可以到达，即两节点间的最小跳段数；第二阶段为校正值计算和广播阶段主要方法为每个锚节点根据与其它锚节点的实际距离和第一阶段得到的两个锚节点之间的跳段数信息，可以求得每跳平均距离，最后将其作为校正值以广播的形式发送到网络中。未知节点根据接收到的最近锚节点的校正值，计算得到与各个锚节点的估计距离；第三阶段为坐标计算阶段。当网络中的未知节点获得三个或者三个以上锚节点的估计距离值后，利用三边测量法或极大似然估计法计算出未知坐标信息。

在DV-Hop算法中，跳数的计算直接影响锚节点的平均跳距的计算和锚节点到未知节点之间的距离，因此准确的计算节点之间的跳数对DV-Hop的定位精度有着直接的影响，但该算法中只要两节点的距离小于通信半径两节点就计算一跳，在两节点间距离很小的情况下，这种计算节点之间距离与其跳数线性关系较差，

发明内容

有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种改进的无线传感器DV-Hop算法，其在不增加网络通信量的情况下，有效提高DV-Hop算法的定位精度：本发明提出了三个通信半径的方法来使计算跳数更加准确，从而解决网络部分由于网络节点分布不均带来较大的定位 误差。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种改进的无线传感器DV-Hop算法，其特征在于，其包括以下步骤：S1计算未知节点与锚节点之间最小跳数，S2计算各锚节点的平均跳距，估计未知节点与锚节点间距离，S3求解未知节点坐标，在计算未知节点与锚节点之间最小跳数时，对每个节点引入三个通信半径，三个通信半径分别是R、2R/3和R/3，当节点以通信半径R广播信息时，所有能够收到广播的节点为第一邻节点组；当节点以通信半径2R/3广播信息时，所有能够收到广播的邻居构成第二邻节点组；当节点以通信半径R/3广播信息时，所有能够收到广播的邻居构成第三邻节点组，第二邻节点组的所有节点保留的与邻节点的最小跳数2/3，邻节点组的所有节点保留的与邻节点的最小跳数1/3，第一邻节点组中除去第二邻节点组和第三邻节点组的其他保留与节点跳数为1，第二邻节点组中除去第三邻节点组的其他保留与节点跳数为2R/3；在此基础上，锚节点以通信半径为R进行广播，所有节点接受到数据并以进行泛洪方式转发，转发时并转发自己节点信息，接受到转发信号后，以节点内记录与转发节点之间的跳数来计算，泛洪结束后每个节点都保留所有节点的最小跳数。

进一步地，所述步骤S2在计算各锚节点的平均跳距时，使用最小均分误差准则得平均每跳距离。

进一步地，所述步骤S3利用三边测量法或者极大似然法或者最小二乘法求解未知节点的坐标。

与现有技术相比，本发明的积极进步效果在于：本发明采用三通信半径的改进DV-Hop定位方法，进而计算出未知节点的空间坐标，达到所计算的定位坐标与所求节点实际坐标最为接近的目的，本发明有效地提高了定位坐标精度。

附图说明

图1为三通信半径通信跳数计算示意图；

图2为三通信半径DV-Hop定位算法流程图；

图3为通信半径为20m和总数节点不变时，相对定位误差与锚节点数量的关系的示意图；

图4通信半径为30m和总数节点不变时，相对定位误差与锚节点数量的关系的示意图；

图5通信半径为40m和总数节点不变时，相对定位误差与锚节点数量的关系的示意图。

具体实施方式

以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

在原DV-Hop算法中未知节点与未知节点之间的跳数计算为一跳的情况，本发明提出了三个通信半径，在小的通信半径内未知节点就可以与未知节点进行通信，此时未知节点与未知节点之间的跳数就是小于一跳的，使得节点间的跳数与距离更接近线性关系。从而解决网络部分由于网络节点分布不均带来较大的定位误差。

DV-Hop算法是用锚节点平均跳距乘以到锚节点最小跳数的乘积来近似这种方法表示未知节点到锚节点的距离，所以平均跳距到未知节点的最小跳距对整个求解未知节点坐标位置影响较大。但由于节点分布的随机性，两个节点之问只要小于通信半径就可以通信，在定位时就有可能计算为一跳，假如在网络中有图1所示分布的节点，通信半径为30m的情况下，锚节点O与A，B，C节点都可以通信，但在计算平均跳距的时候，OA和OC都是计算一跳，它们之问距离相差较大，向OA这种较小的节点距离对锚节点A求解平均通信半径影响较大，从图中可以看出OD之间的最小跳数是两跳，但是当OD计算为两跳时，同样对锚节点A计算平均跳距影响较大，针对这种节点之间距离与其跳数线性关系较差，本发明提出了三通信半径定位方法，以增强节点间的跳数与距离间线性关系和减小计算平均锚节点跳距误差的影响。

本发明包括以下步骤：S1计算未知节点与锚节点之间最小跳数，S2计算各锚节点的平均跳距，估计未知节点与锚节点间距离，S3求解未知节点坐标，在计算未知节点与锚节点之间最小跳数时，对每个节点引入三个通信半径，三个通信半径分别是R、2R/3和R/3，节点分别以通信半径R、2R/3和R/3广播信息，得到最接近的距离；当节点以通信半径R广播信息时，所有能够收到广播的节点为第一邻节点组；当节点以通信半径2R/3广播信息时，所有能够收到广播的邻居构成第二邻节点组；当节点以通信半径R/3广播信息时，所有能够收到广播的邻居构成第三邻节点组。显然，第一邻节点组包含第二邻节点组和第三邻节点组，邻节点组2包含第三邻节点组。在广播过程中，第二邻节点组的所有节点保留的与邻节点的最小跳数2/3，第三邻节点组的所有节点保留的与邻节点的最小跳数1/3，第一邻节点组中除去第二邻节点组和第三邻节点组的其他保留与节点跳数为1，第二邻节点组中除去第三邻节点组的其他保留与节点跳数为2R/3；在此基础上，锚节点以通信半径为R进行广播，所以节点接受到数据并以进行泛洪方式转发，转发时并转发自己节点信息，接受到转发信号后，以节点内记录与转发节点之间的跳数来计算，泛洪结束后每个节点都保留所有节点的最小跳数。最后利用未知节点到锚节点的最小跳数乘以平均跳距，未知节点就可以得到与锚节点之间的估计距离。所述步骤S3利用三边测量法或者极大似然法或者最小二乘法求解未知节点的坐标。

计算未知节点与锚节点之间最小跳数：本算法中有三种通信半径，分别为R/3、2R/3、R，网络启动工作时所有节点各自首先以R/3通信半径向网络第一次广播信息，同时将接收节点与发送节点间的跳数记录为1/3，并在接收节点的数据包中记录发送节点i广播的信息数据 包D_i，数据包的格式为{ID_i，X_i，Y_i，Hop_i}，其中ID_i是节点编号，(X_i，Y_i)节点的坐标，Hop_i表示i节点与当前节点的跳数，为了减少通信开销，接收节点并不转发第一次广播信息。经过时间T后，各节点再次以2R/3通信半径向网络广播信息，如果接收节点不存在数据包D_i，则令Hop_i＝2/3，并存储更新后的数据包D_i，如果接收节点内己存在数据包D_i，则不作处理，接收节点仍然不转发第二次广播信息。再经过时间T后，每个锚节点都以R为通信半径向网络广播信息，接收到锚节点信号的节点首先查询自己是否有记录过该锚节点的跳数信息，如果没有，则将该节点与锚节点之间的跳数记录为1，如果有，则不改变跳数信息，并将广播信息进行转发，转发时加上自己的节点ID和与锚节点之间的跳数。然后，接收到转发信息的节点先查询自己是否有记录过与锚节点之间的跳数信息，如果没有，则将节点与锚节点之间的跳数记录为转发节点记录的跳数与该节点与转发节点之间的跳数之和(记为Hop_A)，如果有，则将己记录的与锚节点之间的跳数跟Hop_A，进行比较，取最小的跳数，这样不断地转发，从而所有节点都能得到与每个锚节点之间的最小跳数。

计算各锚节点的平均跳距，估计未知节点与锚节点间距离：在计算各锚节点的平均跳距时，使用最小均分误差准则得平均每跳距离。锚节点之间距离估计值如下式(1)：

d_ij＝Hopsize_i×h_i,j……(1)

而锚节点之间的真实值为如下式(2)：

$d_{ij}^{\′}=\sqrt{{(x_i-x_j)}^2-{(y_i-y_j)}^2}\mathrm{......}\left(2\right)$

其中h_ij是节点i和j之间的最小跳数，(x_i，y_i)，(x_j，y_j)为锚节点i，j的坐标，d’_ij是锚节点i，j之间的实际距离。因此锚节点之间距离误差平方和表示为如下式(3)：

$f_s=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(d_{ij}-d_{ij}^{\′})}^2\mathrm{......}\left(3\right)$

在平方和的误差最小的情况下，即如下式(4)：

$\frac{\∂f_s}{\∂{\mathrm{Hopsize}}_i}=\mathrm{0......}\left(4\right)$

求得锚节点的平均跳距为如下式(5)：

${\mathrm{Hopsize}}_i=\frac{\underset{j\≠i}{\Σ}{h}_{ij}{d}_{ij}}{\underset{j\≠i}{\Σ}{h}_{ij}^2}\mathrm{......}\left(5\right)$

此时，求得锚节点1的平均跳距如下式(6)：

${\mathrm{Hopsize}}_1=\frac{d_{12}{h}_{12}+d_{13}{h}_{13}}{h_{12}^2+h_{13}^2}\mathrm{......}\left(6\right)$

同理，锚节点2、3的平均跳距分别是如下式(7)和(8)：

${\mathrm{Hopsize}}_2=\frac{d_{21}{h}_{21}+d_{23}{h}_{23}}{h_{21}^2+h_{23}^2}\mathrm{......}\left(7\right)$

${\mathrm{Hopsize}}_3=\frac{d_{32}{h}_{32}+d_{32}{h}_{32}}{h_{31}^2+h_{32}^2}\mathrm{......}\left(8\right)$

未知节点获得校正值后，估算到锚节点间的距离d_i为如下式(9)：

d_{i ＝}Hopsize_i×h_i,j……(9)

最小二乘法(LS)求解未知节点坐标。假设未知节点A的坐标是为(x，y)，假设第i个锚节点的坐标是(xi；，yi)，di为第i个锚节点到未知节点的距离，因此可得到如下的方程组(10)：

$\begin{array}{c}{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2=d_1^2\\ \mathrm{...}\\ {(x_m-x)}^2+{(y_m-y)}^2=d_m^2\end{array}\mathrm{......}\left(10\right)$

展开并用矩阵形式表示如下式(11)：

AX＝B......(11)

此处如下式(12):

$A=\left[\begin{array}{cc}2\left(x_1-x_m\right)& 2\left(y_1-y_m\right)\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ 2\left(x_{m-1}-x_m\right)& 2\left(y_{m-1}-y_m\right)\end{array}\right]$

$B=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_m^2+y_1^2-y_m^2+d_m^2-d_1^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{m-1}^2-x_m^2+y_{m-1}^2-y_m^2+d_m^2-d_{m-1}^2\end{array}\right]\mathrm{......}\left(12\right)$

X的值用最小二乘估计可以求解，如下式(13)：

X＝(A^TA)^-1A^TB......(13)

本发明的仿真结果与分析如下：本发明使用MATLAB对本发明改进的DV-Hop定位算法与原DV-Hop算法进行了实验仿真，并对仿真实验得出的结果对算法的的主要指标进行了分析与比较。

在仿真实验过程中，对实验环境和参数进行如下设置:

(1)传感器网络的节点通过随机的方式部署在100m*100m的正方形的区域中，假设所有节点之间在通信半径之内都可以自由的通信，并且所有节点的通信能力都是相同的，节点具有对称性通信能力。

(2)假设平面区域中分布的无线传感器节点中数目是100个，所有的未知节点都是随机分布的。

(3)在相等的网络条件下，根据实验结果对定位相对误差与原DV-Hop算法进行分析比较。

定位相对误差为计算公式(14)：

$Error=\frac{\underset{i}{\Σ}{D}_i/Un}{R}\mathrm{......}\left(14\right)$

其中，为定位算法计算的估计位置(x_i，y_i)与节点的实际位置(x_r，y_r)之间的距离之差，R为通信半径，Un为未知节点总数。定位误差越小，定位精度越高。

从图3、图4和图5可以看出，DV-Hop、双通信半径DV-Hop、三通信半径DV-Hop算法相比，三通信半径DV-Hop算法定位相对误差都是最小的，定位精度较高，所有算法都在节点总数和通信半径不变时，定位相对误差都是随锚节点的增加，定位相对误差随之减少趋势。从图4可以看出，在通信半径为20m时，三种算法的定位相对误差随锚节点增加有一定的波动，所以在实际中最好选择通信半径大于20m的定位较稳定。三通信半径DV Hop算法在通信半径为20m，30m，40m相比DV-Hop算法相对误差分别减小约为9％-24％、12％-25％、12％-23％；相比双通信DV-Hop算法相对误差分别减小约为1％-8％、2％-12％、2％-10％。

本发明通过分析发现传统DV-Hop算法中两节点间距离很近的情祝下，两节点间跳数计算为一跳带来较大的误差的情况，针对该问题本发明提出了三通信半径的改进的DV-Hop算法，并在通信半径分别为20m，30m和40m的三种情况下进行了仿真，仿真结果表明该算法比传统DV-Hop算法和双通信半径的DV-Hop算法都有一定的改进。本发明提出了三个通信半径的方法来使计算跳数更加准确，从而解决网络部分由于网络节点分布不均带来较大的定位误差。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (3)

1.一种改进的无线传感器DV-Hop算法，其特征在于，其包括以下步骤：S1计算未知节点与锚节点之间最小跳数，S2计算各锚节点的平均跳距，估计未知节点与锚节点间距离，S3求解未知节点坐标，在计算未知节点与锚节点之间最小跳数时，对每个节点引入三个通信半径，三个通信半径分别是R、2R/3和R/3，当节点以通信半径R广播信息时，所有能够收到广播的节点为第一邻节点组；当节点以通信半径2R/3广播信息时，所有能够收到广播的邻居构成第二邻节点组；当节点以通信半径R/3广播信息时，所有能够收到广播的邻居构成第三邻节点组，第二邻节点组的所有节点保留的与邻节点的最小跳数2/3，邻节点组的所有节点保留的与邻节点的最小跳数1/3，第一邻节点组中除去第二邻节点组和第三邻节点组的其他保留与节点跳数为1，第二邻节点组中除去第三邻节点组的其他保留与节点跳数为2R/3；在此基础上，锚节点以通信半径为R进行广播，所有节点接受到数据并以进行泛洪方式转发，转发时并转发自己节点信息，接受到转发信号后，以节点内记录与转发节点之间的跳数来计算，泛洪结束后每个节点都保留所有节点的最小跳数。

2.如权利要求1所述的改进的无线传感器DV-Hop算法，其特征在于，所述步骤S2在计算各锚节点的平均跳距时，使用最小均分误差准则得平均每跳距离。

3.如权利要求1所述的改进的无线传感器DV-Hop算法，其特征在于，所述步骤S3利用三边测量法或者极大似然法或者最小二乘法求解未知节点的坐标。