【WSN定位】基于非测距的定位算法Dv-Hop算法实现二维和三维节点定位附matlab代码

简介: 【WSN定位】基于非测距的定位算法Dv-Hop算法实现二维和三维节点定位附matlab代码

1 简介

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2 部分代码

% BorderLength-----正方形区域的边长,单位:m% NodeAmount------网络节点的总个数% BeaconAmount---信标节点数% UNAmount--------未知节点数% Sxy-----------------用于存储节点的序号,横坐标,纵坐标的矩阵% Beacon------------信标节点坐标矩阵% UN-----------------未知节点坐标矩阵% Distance-----------未知节点到信标节点距离矩阵 % X------------------未知节点估计坐标初始矩阵% R------------------节点的通信距离,一般为10-100mclear,close all;BorderLength=100;%正方形区域的边长NodeAmount=100;%网络节点的总个数BeaconAmount=10;UNAmount=NodeAmount-BeaconAmount;R=50;Dall=zeros(NodeAmount,NodeAmount,NodeAmount); %距离初始矩阵h=zeros(NodeAmount,NodeAmount,NodeAmount); %初始跳数矩阵X=zeros(2,UNAmount,NodeAmount); %未知节点估计坐标初始矩阵%~~~~~~~~~在正方形区域内产生均匀分布的随机拓扑~~~~~~~~~~~~~~~site=BorderLength.*rand(2,NodeAmount); %随机产生节点坐标Sxy=[1:NodeAmount;site]; %带序号的节点坐标Beacon=[Sxy(2,1:BeaconAmount);Sxy(3,1:BeaconAmount)]; %信标节点坐标UN=[Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount);Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount)]; %未知节点坐标%~~~~~~~~画出节点分布图~~~~~~~~~~~~~~~~~figure(1)plot(Sxy(2,1:BeaconAmount),Sxy(3,1:BeaconAmount),'r*',Sxy(2,(BeaconAmount+1):NodeAmount),Sxy(3,(BeaconAmount+1):NodeAmount),'k.')xlim([0,BorderLength]);ylim([0,BorderLength]); title('红色*表示信标节点  黑色.表示未知节点')endA=2*(a'); %'表示求矩阵的转置B=zeros(BeaconAmount-1,1); for m=1:UNAmount      for i=1:(BeaconAmount-1)       B(i,1)=d(BeaconAmount,m)^2-d(i,m)^2+Beacon(1,i)^2-Beacon(1,BeaconAmount)^2+Beacon(2,i)^2-Beacon(2,BeaconAmount)^2; %B=b矩阵     end           X1=inv(A'*A)*A'*B; %inv表示求矩阵的逆矩阵           X(1,m)=X1(1,1);           X(2,m)=X1(2,1);   %将求得的未知节点的坐标依次存入X矩阵 end error=zeros(1,UNAmount); %未知节点的定位误差 for i=1:UNAmounterror(i)=(((X(1,i)-UN(1,i))^2+(X(2,i)-UN(2,i))^2)^0.5); %每个未知节点的定位误差 endfigure(2)stem(error)xlabel('未知节点序号')title('每个未知节点的误差') Berror=sum(error)/UNAmount  %平均定位误差 Accuracy= Berror /R  %定位精确度

3 仿真结果

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4 参考文献

[1]张佳, 吴延海, 石峰,等. 基于DV-HOP的无线传感器网络定位算法[J]. 计算机应用, 2010(2):4.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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