基于距离加权和遗传优化的DV‑Hop定位方法技术

本发明专利技术提供一种基于距离加权和遗传优化的DV‑Hop定位方法，主要包括建立信号强度与距离关系来进行最小二乘算法位置计算，以及新的优化方法。首先通过锚节点之间的RSSI均值对最小跳数进行约束；然后利用锚节点之间的最小跳数对平均跳距加权；最后利用改进的遗传算法优化最小二乘算法的位置估计结果，提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
基于距离加权和遗传优化的DV-Hop定位方法
本专利技术涉及无线传感器网络
，尤其是一种基于距离加权和遗传优化的DV-Hop定位方法。
技术介绍
随着物联网研究和应用深入，无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)在其中起到了关键的推动作用。无线传感器网络已经在军事、民用等领域有很多应用，包括环境监测、网站安全、医疗诊断、战场监视、灾害救助和辅助生活等。生活中很多应用与位置有关，无线传感器网络易于部署、可扩展性高、成本低等特点使其在室内定位中具有很大的优势。定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一，受到研究人员的广泛关注。现有的无线传感器网络定位主要可分为基于测距的定位和无需测距的定位算法，其主要区别在于是否需要距离信息。基于测距的定位算法中节点使用测距技术获得距离信息，定位精度较高但是需要额外的设备，而无需测距的定位算法仅依靠相邻节点间的连通关系进行定位，无需基础网络设施的支持，定位精度较低。如果两个节点之间可以直接通信，那么这两个节点之间的距离一定或者等于两者之间的最大通信距离(R)。Niculescu和Nath等人提出DV-Hop算法，利用两本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于距离加权和遗传优化的DV‑Hop定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化网络，各锚节点以洪泛的方式向周围广播自身的ID并接受未知节点的RSSI；RSSI为信号强度；(2)根据接受的RSSI值，以信号强度的均值逐跳校正未知节点到各锚节点的最小跳数；(3)利用校正后的最小跳数来加权平均跳距；(4)根据未知节点到锚节点的平均跳距获取未知节点到锚节点之间的距离；(5)在满足位置计算的前提下，采用最小二乘算法计算未知节点的目标位置；(6)最后利用改进遗传算法优化未知节点的定位结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于距离加权和遗传优化的DV-Hop定位方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)初始化网络，各锚节点以洪泛的方式向周围广播自身的ID并接受未知节点的RSSI；RSSI为信号强度；(2)根据接受的RSSI值，以信号强度的均值逐跳校正未知节点到各锚节点的最小跳数；(3)利用校正后的最小跳数来加权平均跳距；(4)根据未知节点到锚节点的平均跳距获取未知节点到锚节点之间的距离；(5)在满足位置计算的前提下，采用最小二乘算法计算未知节点的目标位置；(6)最后利用改进遗传算法优化未知节点的定位结果。2.如权利要求1所述的基于距离加权和遗传优化的DV-Hop定位方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：把各锚节点接收到的信号强度记为：RSSI1,RSSI2,…,RSSIn，n为锚节点数量；对所有的RSSI求均值然后把接收到的信号强度分为两组：根据上式(8)节点之间信号强度小于或者等于均值的记为1跳；反之，利用下式(9)最小跳数修正为式(9)中，RSSIij表示两个相邻节点i与j之间的信号强度；逐跳进行最终获得未知节点到各锚节点的最小跳数minhopij。3.如权利要求1所述的基于距离加权和遗传优化的DV-Hop定位方法，其特征在于，步骤(3)具体包括：假设未知节点i与各个锚节点j之间的最小跳数为minhij，minhij通过步骤(2)的方法获得；k表示距离未知节点最近的锚节点，第一部分的平均跳距：C表示网络锚节点的平均跳距；第二部分平均跳距为其中，hkj为距离未知节点最近的锚节点到其它锚节点间跳数，dkj为距离未知节点最近的锚节点到其它锚节点间距离；wkj为距离误差权值；结合式(10)和(11)得到未知节点到锚节点的平均跳距4.如权利要求1所述的基于距离加权和遗传优化的DV-Hop定位方法，其特征在于，步骤(4)具体包括：未知节点与锚节点之间的距离为：其中，dxj为未知节点到锚节点j之间的距离，为未知节点到锚节点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢先领，夏文瑞，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32