您的位置：山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报（理学版）》

山东大学学报（理学版） ›› 2015, Vol. 50 ›› Issue (07): 31-37.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.0.2014.514

• 论文 • 上一篇    下一篇

基于迭代双通信半径的传感器网络DV-Hop算法

赵峰, 徐秀   

  1. 中国矿业大学计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221000
  • 收稿日期:2014-11-17 出版日期:2015-07-20 发布日期:2015-07-31
  • 通讯作者: 徐秀(1972-),女,博士,副教授,研究方向为无线传感器网络.E-mail:xuxiu@cumt.edu.cn E-mail:xuxiu@cumt.edu.cn
  • 作者简介:赵峰(1991-),男,硕士研究生,研究方向为无线传感器网络.E-mail:503467714@qq.com

An improved DV-hop algorithm based on iterative computation and two communication ranges for sensor network localization

ZHAO Feng, XU Xiu   

  1. School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221000, Jiangsu, China
  • Received:2014-11-17 Online:2015-07-20 Published:2015-07-31

PDF (PC)

582

摘要： 为了提高DV-Hop算法的定位精度,提出了一种基于迭代双通信半径的DV-Hop改进算法。首先针对当前网络拓扑结构选取一个合适的通信半径,并用它与节点的默认通信半径一起估计信标节点间的平均每跳距离,最后使用迭代算法对得到的平均每跳距离进行修正,选择误差最小的平均每跳距离对未知节点与信标节点间的距离进行计算。仿真实验结果表明,改进算法在不明显提高算法复杂度与通信量的基础上大大提高了定位精度。

关键词: 无线传感网络, DV-Hop算法, 定位算法

Abstract: In order to improve the location accuracy of DV-Hop algorithm, an improved algorithm based on iterative computation and two communication ranges was proposed. This algorithm first selects a suitable communication radius for the current network topology and then uses it to estimate the average per hop distance of beacon nodes with the default communication radius of the node. Finally, an iterative algorithm was used to revise the average per hop distance obtained in the previous step so as to select the minimum average per hop distance to calculate the distance between the unknown nodes and beacon nodes. The simulation result indicates that the improved algorithm can greatly improve the location accuracy without obviously increasing algorithm complexity and communication traffic.

Key words: DV-Hop algorithm, localization algorithm, wireless sensor networks

中图分类号: 

  • TP393
[1] 叶苗,王宇平.一种新的容忍恶意节点攻击的无线传感网络安全定位算法[J].计算机学报,2013,36(3):532-545. YE Miao, WANG Yuping. A new malicious nodes attack-resistant security location method in wireless sensor network[J]. Chinese Journal of Computers, 2013, 36(3):532-545.
[2] AKYILDIZ I F, SU W, SANKARASUBRAMANIAM Y, CAYIRCI E. Wireless sensor networks:a survey[J]. Computer Networks, 2002, 38(4):393-422.
[3] KARP B, KUNG H T. GPSR: Greedy perimeter stateless routing for wireless networks[C]//Proceedings of the 6th Annual International Conference on Mobile Computing and Network. New York: ACM, 2000: 243-254.
[4] 彭宇, 王丹.无线传感网络定位技术综述[J].电子测量与仪器学报, 2011, 25(5):388-399. PENG Yu, WANG Dan. A review:wireless sensor networks localization[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2011, 25(5):388-399.
[5] 吴桂平, 虞慧群.一种基于RSSI距离比的传感器节点定位算法[J].华东理工大学学报:自然科学版, 2013, 39(5):596-600. WU Guiping, YU Huiqun. A WSN nodes locating algorithm based on rssi distance ratio[J]. Journal of East China University of Science and Technology: Natural Science Edition, 2013, 39(5):596-600.
[6] LIU Fang, CHENG Xiuzhen, HUA Dong, et al. TPSS: a timebased positioning scheme for sensor networks with short range beacons[C]//Proceedings of the International Conference on Computer Networks and Mobile Computing (ICCNMC'05). New York: Springer, 2008: 175-193.
[7] NICULESCUD, NATHB. DV based positioning in AdHoc networks[J].Telecommunication Systems, 2003, 22(1-4):268-280.
[8] ZHENG Yousi, WAN Le, SUN Zhi, et al. A long range DV-Hop localization algorithm with placement strategy in wireless sensor networks[C]//Proceedings of the 4th International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing. Piscataway: IEEE, 2008: 1-5.
[9] 黄浩, 卢文科. 无线传感器网络中基于锚节点反馈的多跳测距定位算法改进[J].传感器技术学报, 2009, 22(2):269-272. HUANG Hao, LU Wenke. Modified Hop count-based localization schemesbased on anchors' feedback for wireless sensor network[J].Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2009, 22(2):269-272.
[10] 林金朝, 刘海波, 李国军, 等.无线传感器网络中DV-Hop节点定位改进算法的研究[J].计算机应用研究, 2009, 26(4):1272-1275. LIN Jinzhao, LIU Haibo, LI Guojun, et al. Study for improved DV-Hop localization algorithm in WSN[J]. Application Research of Computers, 2009, 26(4):1272-1275.
[1] 李艳平,齐艳姣,张凯,魏旭光. 支持用户撤销的多授权机构的属性加密方案[J]. 山东大学学报（理学版）, 2018, 53(7): 75-84.
[2] 章广志,蔡绍斌,马春华,张东秋. 最大距离可分码在网络编码纠错中的应用[J]. 山东大学学报（理学版）, 2018, 53(1): 75-82.
[3] 李阳,程雄,童言,陈伟,秦涛,张剑,徐明迪. 基于流量统计特征的潜在威胁用户挖掘方法[J]. 山东大学学报（理学版）, 2018, 53(1): 83-88.
[4] 赵光远,秦丰林,郭晓东. 基于P2P的网络测量云平台的设计与实现[J]. 山东大学学报（理学版）, 2017, 52(12): 104-110.
[5] 黄淑芹,徐勇,王平水. 基于概率矩阵分解的用户相似度计算方法及推荐应用[J]. 山东大学学报（理学版）, 2017, 52(11): 37-43.
[6] 王亚奇,王静. 考虑好奇心理机制的动态复杂网络谣言传播研究[J]. 山东大学学报（理学版）, 2017, 52(6): 99-104.
[7] 陈广瑞,陈兴蜀,王毅桐,葛龙. 一种IaaS多租户环境下虚拟机软件更新服务机制[J]. 山东大学学报（理学版）, 2017, 52(3): 60-67.
[8] 庄政茂,陈兴蜀,邵国林,叶晓鸣. 一种时间相关性的异常流量检测模型[J]. 山东大学学报（理学版）, 2017, 52(3): 68-73.
[9] 宋元章,李洪雨,陈媛,王俊杰. 基于分形与自适应数据融合的P2P botnet检测方法[J]. 山东大学学报（理学版）, 2017, 52(3): 74-81.
[10] 祝升,周斌,朱湘. 综合用户相似性与话题时效性的影响力用户发现算法[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(9): 113-120.
[11] 岳猛,吴志军,姜军. 云计算中基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(9): 92-100.
[12] 李宇溪,王恺璇,林慕清,周福才. 基于匿名广播加密的P2P社交网络隐私保护系统[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(9): 84-91.
[13] 苏彬庭,许力,方禾,王峰. 基于Diffie-Hellman的无线Mesh网络快速认证机制[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(9): 101-105.
[14] 林丽. 基于核心依存图的新闻事件抽取[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(9): 121-126.
[15] 高盛祥,余正涛,秦雨,程韵如,庙介璞. 基于随机游走策略的专家关系网络构建[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(7): 30-34.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!
版权所有 © 2018 《山东大学学报(理学版)》编辑部　
地址: 山东省济南市山大南路27号山东大学中心校区（250100）　电话: +86-0531-88366917　E-mail: xblxb@sdu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发