无线传感器网络无线传感器网络DV-Hop定位算定位算法研究法研究目目 录录研究内容研究内容2.研究背景研究背景1.下一步工作安排下一步工作安排4.工作进度与学术成果工作进度与学术成果3.研究背景研究背景无线传感器网络中位置信息对监测区域至关重要，例如森林火灾监测、环境监测、精细农业中的应用。目前无线传感器网络DV-Hop定位仍存在精度较低，因此，分析DV-Hop定位误差来源提出相应的方法。研究内容研究内容-误差加权误差加权研究思路研究思路利用全网信标节点平均每跳距离、信标节点的真实距离和估计距离的误差加权改进信标节点平均每跳距离权值按下式计算：改进信标节点的平均每跳距离：研究内容研究内容-未知节点计算到信标节点距离未知节点计算到信标节点距离研究思路研究思路未知节点计算到最近与非最近信标节点的距离时，采用不用的平均每跳距离，具体策略如下：1、未知节点 计算到最近信标节点 的距离采用2、未知节点 计算到非最近信标节点 的距离综合考虑全局和局部平均每跳距离，并引入平衡因子重新计算该平均每跳距离：距离计算如下式：研究内容研究内容-实验仿真实验仿真节点分布信标节点20，通信半径30m研究内容研究内容-上述实验的仿真图上述实验的仿真图通信半径为30m，信标节点比例可变信标节点个数20，通信半径可变结论：当通信半径一定时，信标节点数目增加平均定位误差减小，信标节点数达到20时，定位误差趋于稳定。当信标节点一定时，通信半径增加平均定位误差减小，并趋于平稳。研究内容研究内容-max-min方法与改进粒子群结合方法与改进粒子群结合研究思路研究思路Max-min 方法对节点区域进行粗略估计在估计的区域中采用改进粒子群算法搜索未知节点坐标工作进度工作进度开题情况中期完成情况1. 提出一种改进信标节点的平均每跳距离方法采用误差加权方法改进信标节点平均每跳距离（100%）2.未知节点采用不用的平均每跳距离计算未知节点到信标节点距离改进未知节点计算到不同信标节点的平均每跳距离（100%）3.提出一种改进的未知节点坐标估计方法待完成学术成果学术成果1.范时平,罗丹,刘艳林. 基于跳距与改进粒子群算法的DV-Hop定位算法J. 传感技术报,2016,09:1410-1415.2.基于GSO与加权质心的DV-Hop定位算法，被中文核心录用.12月底完成采用max-min方法粗略估计未知节点所在区域，同时采用改进粒子群算法对未知节点进一步搜索的仿真实验验证。实验结束后开始撰写论文，预期3月初，完成毕业论文的初稿；3月份修改论文，3月底4月初定稿。下一步工作安排下一步工作安排时间段预期成果2016.12-2017.02完成实验仿真,和大论文的撰写2017.02-2017.03完成大论文的修改2017.03-2017.04论文定稿学位论文写作计划学位论文写作计划1.绪论1.1 课题研究背景1.2 国内外研究现状1.3 主要研究内容1.4 文章组织结构2.无线传感器网络定位概述2.1 定位的基本概念2.2 无线传感器网络节点定位算法2.3 节点定位的基本方法1. 2.4定位算法性能的评价标准 2.5本章小结3.基于误差和跳数加权的DV-Hop1.定位算法3.1 DV-Hop定位原理3.2 DV-Hop定位误差分析3.3 基于误差和跳数加权的平均每跳距离 3.4 仿真分析3.5 本章小结 4.基于max-min与改进粒子群算法的DV-Hop 改进算法4.1 Max-min方法介绍4.2 改进粒子群算法4.3 max-min与改进粒子群算法的DV-Hop改进算法4.4 仿真分析4.5本章小结 5.总结 5.1主要工作与创新点 5.2后续研究 参考文献 成果