吉林大学学报(工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (5): 1689-1695.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20180819

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DV⁃HOP和接收信号强度指示结合的改进算法

李文军1(),华强1,谭立东1(),孙悦2   

  1. 1. 吉林大学 交通学院,长春 130022
    2. 吉林大学 通信工程学院,长春 130022
  • 收稿日期:2018-08-05 出版日期:2019-09-01 发布日期:2019-09-11
  • 通讯作者: 谭立东 E-mail:594631214@qq.com;tanld@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李文军(1970-),男,副教授,博士.研究方向:车辆行驶可靠性与安全技术.E-mail:594631214@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51008141)

An improved algorithm for combination of DV-HOP and RSSI

Wen-jun LI1(),Qiang HUA1,Li-dong TAN1(),Yue SUN2   

  1. 1. College of Transportation, Jilin University, Changchun 130022, China
    2. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130022, China
  • Received:2018-08-05 Online:2019-09-01 Published:2019-09-11
  • Contact: Li-dong TAN E-mail:594631214@qq.com;tanld@jlu.edu.cn

摘要:

由于DV-HOP算法易受网络拓扑的影响,定位精度不高,以及噪声和障碍对RSSI算法影响较大,由此会导致估计误差的产生,为提高定位精度以及鲁棒性,本文提出了一种DV-HOP和 R S S I 结合的改进算法。首先,计算未知节点和锚节点间的距离,再将其输入到单隐层前馈神经网络训练好的网络模型,实现完整的拓扑训练集,取代网络拓扑结构,进而得到未知节点的位置信息。在MATLAB中做仿真实验,结果表明:与传统的DV-HOP算法和改进的DV-HOP算法相比,DV-HOP和RSSI结合的改进算法具有良好的定位效果和一定的抗干扰性,而且定位误差相对较小。

关键词: 通信技术, 前馈神经网络, DV-HOP算法, RSSI测距算法, 改进算法, 节点定位

Abstract:

The DV-Hop algorithm has low positioning accuracy and the Received Signal Strength Indicator (RSSI) algorithm is greatly affected by environmental factors, which lead to the generation of estimation error. To overcome these weaknesses and improve positioning accuracy and robustness, an improved algorithm combining DV-HOP and RSSI (DV-HOP-RSSI) is presented in this paper. The core ideas of the DV-HOP-RSSI algorithm are as follows. First, the single hidden layer feedforward neural network is used to obtain the trained network model instead of network topology, to achieve complete topology of the training set. Then the distance between unknown nodes and anchor nodes is calculated using the DV-HOP-RSSI algorithm. Furthermore, the location information of unknown nodes can be obtained by entering this distance into a trained network model. The simulation experiments were carried out in MATLAB, and the results show that the DV-HOP-RSSI algorithm not only has small positioning error, but also has good positioning effect and certain anti-interference, compared with the traditional DV-HOP algorithm and the improved DV-HOP algorithm.

Key words: communication technology, feedforward neural network, DV-HOP algorithm, RSSI distance-measuring algorithm, improved algorithm, node localization

中图分类号: 

  • TN925

图1

单隐层前馈网络结构图"

图2

训练网络模型图"

表1

仿真参数"

项 目 数 值
区域/(m×m) 100×100
通信半径R/m 30
噪声的标准差 1,5,9,13,17
路径损耗指数 τ 4
传输功率 P t r /dB 0
路径损失功率 P l o s s ( d 0 ) /dB -55 d 0 = 1 ? m
条件收敛阈值 ε 10-4
RSSI数值 1,5,9,13,17
异常值比例/% 0,3,6,9,12,15,18
锚节点比例/% 10,20,30,40,50

图3

节点随机分布图"

图4

不同条件收敛阈值的定位误差"

表2

仿真参数"

项 目 数 值
区域/(m×m) 100×100
通信半径/m 30
噪声的标准差 9

图5

不同锚节点所占比例的定位误差"

图6

RSSI数值与定位误差关系图"

图7

不同噪声标准差的定位误差"

表3

仿真参数"

项 目 数值
锚节点所占比例/% 30
异常节点所占比例/% 0,3,6,9,12,15,18
RSSI数值 11
噪声的标准差 2

图8

不同异常节点比例的定位误差"

图9

实际未知点和改进算法计算得到的未知点对比图"

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