多通信半徑的無線傳感器網絡DV-Hop定位算法*

馬淑麗，趙建平

（曲阜師范大學物理工程學院，山東曲阜273165）

多通信半徑的無線傳感器網絡DV-Hop定位算法*

馬淑麗，趙建平*

（曲阜師范大學物理工程學院，山東曲阜273165）

為了實現無線傳感器網絡中基于無需測距DV-Hop定位算法的高精度定位，改進基于2、3通信半徑的DV-Hop節點定位算法，并利用最小均方差準則改進計算平均每跳距離的公式，在最佳指數值下，修正錨節點平均每跳距離。MATLAB仿真結果表明，改進的算法在隨機分布環境能提高節點定位精度；在最佳指數值下，進一步提升節點定位精度；在錨節點人工部署環境下，大大提高節點定位精度。改進的算法實現高精度定位同時，不需要增加網絡泛洪次數和硬件成本。

無線傳感器網絡；節點定位；DV-Hop；最小均方差；節點部署

EEACC:6150Pdoi:10.3969/j.issn.1004-1699.2016.04.021

隨著微控制系統與短距離無線通信技術［1］的發展，無線傳感器網絡WSN（Wireless Sensor Network）技術作為新興的物聯網重要技術之一，在過去的十幾年時間迅速發展。無線傳感器網絡技術廣泛應用于農業監控、核輻射檢測、森林監測、敵軍領域偵查等人不能長時間滯留的環境，由大量微型傳感器節點組成［2］，每個節點由傳感器模塊、無線通信模塊、控制模塊、存儲模塊、計算模塊等構成。節點將采集到的物理界［3］的信息最終傳送到監控中心或用戶。一些跟蹤定位的應用如森林防火、搜索和救援［2］、敵軍區域監測［4］等不僅需要知道節點采集的事件信息還需要知道事件發生的位置，所以節點定位技術在無線傳感器網絡中相當重要［2］。根據位置是否已知，節點分為兩類，一類是位置固定即人工部署［2］或有GPS、北斗等導航設備的節點。這類節點知道自己的位置信息，稱為錨節點，成本比一般節點高，在定位過程中能量消耗也比較大［4］，所以網絡中錨節點的數量較少［2，4］。另一類節點通過飛機撒落等途徑隨機分布［2，4］在網絡中，不知道自身位置信息，是需要定位的節點，稱為未知節點。未知節點依靠錨節點來定位，當未知節點得到超過三個錨節點位置信息及距離時［4］，可用三邊測量法、多邊測量法等估算自身位置。一般，根據是否基于節點間精確距離的定位，將定位技術分為兩大類，一類是高成本、高定位精度的基于測距（Range-Based）的定位［2，5］。這類定位技術，需要知道節點之間的精確距離或角度［1-2］，然后用三邊測量法或三角形［1］關系定位。如RSSI定位算法，節點需要微波發射硬件設備，向周圍發射無線微波信號，接收節點根據信號的強弱［2］，通過信號衰減模型公式計算與其它節點間的精確距離。另一類定位技術是低成本、低精度的基于無需測距（Range-Free）的定位［2，5］，這類定位技術不需要增加節點硬件設施，根據節點間的網絡信息傳輸記錄錨節點坐標信息和節點間的跳數值［5］，然后估算節點間的距離。如DV-Hop（Distance Vector-Hop［6］）算法，節點根據到錨節點間的跳數和坐標信息，估算節點間的距離，由于估算時將跳段距離代替直線距離［7］，誤差很大，定位精度不高。在一般的粗精度定位應用中，定位精度在0.4以下即可［8-10］滿足。

文獻［11］提出基于雙通信半徑的DV-Hop算法，文獻［12］提出基于3通信半徑的DV-Hop算法，文獻［13］提出基于多通信半徑的加權DV-Hop算法，都大大提高了定位精度。文獻［13］指出通信半徑越多定位誤差越小，但是錨節點泛洪次數越多，能量消耗越大，由于無線傳感器網絡中節點由單獨電源供電，電池的消耗［10］直接影響整個網絡的生命周期，所以本文只考慮改進基于2、3通信半徑的多通信半徑DV-Hop算法。文獻［14］提出最佳指數值概念，并將改進的DV-Hop算法應用在文獻［15］提出的一種錨節點人工部署環境。本文結合上述文獻，改進DV-hop算法。主要思想是將錨節點分配多個通信半徑，未知節點固定為一個通信半徑，采用最小均方差準則下的最佳指數值進一步減小錨節點平均每跳距離誤差，從而提高節點定位精度。

1　DV-Hop定位算法與分析

1.1DV-Hop算法

DV-Hop定位算法是由美國羅格斯大學（Rutgers University）Dragos Niculescu等人在2003年提出的6種分布式定位算法之一［15］。

假設前提:網絡中錨節點與未知節點都是隨機分布，且有相同的通信半徑，通信范圍是以自身為圓點的圓。節點間可以互相通信，即具有接收和發送信息的功能。每個節點還具有計算［16］、存儲功能［2］。

DV-Hop算法定位步驟:

Step 1錨節點以泛洪的模式［17］向網絡發送自身坐標信息和初始跳數值0。

Step 2節點接收到信息后保存，并將跳數值加1后轉發出去。多次轉發過程中，節點只保存較小的錨節點跳數值和未曾保存過的錨節點坐標信息，當接收到比已經保存的跳數值大的信息則舍棄，停止轉發。最終，網絡中所有節點保存到每個錨節點的坐標信息和與其它錨節點間的最小跳數值［17］。

Step 3錨節點根據保存的其他錨節點坐標信息，計算出與其它錨節點間的距離。然后，根據保存的與其它錨節點間的最小跳數值，計算平均每跳距離，并作為校正值，向網絡第二次泛洪廣播。

一般，平均每跳距離根據無偏估計準則計算，需滿足:

得出:

dHopi是錨節點i的平均每跳距離。dij是錨節點i、j間的距離。hij是錨節點i、j間的最小跳數。xi，yi是錨節點i坐標值，xj，yj是錨節點j坐標值。

Step 4未知節點只接收并保存離自己最近的錨節點校正值，即只接收第一個送達的錨節點校正值。

Step 5未知節點根據保存的與錨節點間的最小跳數值，和接收到的平均每跳距離（校正值）計算出與每個錨節點的估算距離。

Step 6未知節點得知至少3個錨節點的估算距離時，用極大似然法、多邊測量法等估算自身坐標。

極大似然法計算節點坐標:

其中di是未知節點與錨節點i間的估算距離，xi，yi是錨節點i坐標值，n是錨節點個數，x，y是未知節點估算坐標值。

1.2DV-Hop定位誤差分析

只是利用錨節點坐標信息和信息傳輸的跳數值定位，節點真實坐標與定位坐標之間誤差很大。

如圖1（a）所示，網絡中分布著A、B、C 3個錨節點，其他為未知節點。錨節點B的平均每跳距離為，計算的錨節點B的平均每跳距離要小于實際平均每跳距離，誤差較大。且錨節點B到錨節點A、C的每一跳距離長短不一樣，每兩跳段間都有角度（非180°），所以用直線距離除以跳數，求得錨節點的平均每跳距離并作為校正值，校正值誤差很大。未知節點用校正值乘以最小跳數值估算與錨節點間的距離，導致估算距離誤差很大，最終影響定位結果的精確度。一般，網絡中未知節點占大多數，錨節點占少數。未知節點分布密度遠大于錨節點的分布密度，再加上錨節點隨機分布，錨節點間的距離時大時小，計算錨節點平均每一跳距離時誤差波動大。所以考慮錨節點均勻分布減小誤差。

圖1　網絡結構

在計算平均每跳距離時可以用多個通信半徑計算跳數，可以得到更精確的跳數值。如圖1（b）所示。D、E、F為錨節點，a、b、c、d、e為未知節點，通信半徑為R。錨節點D與未知節點a、b的距離分別為R、0.5R，但是錨節點D向未知節點a、b發送信息時跳數值都是加1。同樣，錨節點E與未知節點b、c的距離都為0.5 R，但是錨節點E向未知節點b、c發信息時跳數值是1。假如錨節點有兩個通信半徑分別為R、R/2，則當使用R/2通信半徑時，節點D與b間的跳數值可以為0.5，節點E與b、c間跳數值可以為0.5。

文獻［18-19］證明最小均方差準則下的定位誤差要高于無偏估計準則下的定位誤差。計算平均每跳距離可以考慮用基于最小均方誤差準則，需滿足:

2　算法的改進與應用環境

2.1基于雙通信半徑DV-Hop算法

文獻［11］提出基于雙通信半徑的DV-Hop改進算法，使錨節點有2個通信半徑，分別為R/2、R，未知節點1個通信半徑R。假設網絡中錨節點有延時發射信號功能，能調節信號發射的功率，使錨節點有兩個通信半徑，一種功率使通信半徑為R/2，另一種功率使通信半徑為R（即與未知節點發射功率相同）。文獻［11］提出的基于雙通信半徑DV-Hop算法步驟:

Step 1錨節點以通信半徑R/2向網絡第一次泛洪廣播自身位置信息和初始跳數值0.5，接收到的節點保存位置信息和初始跳數值。

Step 2錨節點延時T時間，以通信半徑R向網絡第二次泛洪廣播自身位置信息和初始跳數值0。若接收節點已經保存該錨節點的位置信息和初始跳數值0.5，則舍棄，并將位置信息和跳數值0.5以通信半徑R轉播出去；若接收節點沒有接收到第一次泛洪的信息，則保留第二次泛洪錨節點的位置信息和初始跳數值，并將初始跳數值加1后與位置信息以通信半徑R轉播出去。不斷轉播過程，接收節點只接收并保存較小跳數值的信息，將跳數值加1后轉播。最終，所有節點保存與錨節點的最小跳數值和錨節點的坐標信息。

Step 3錨節點根據最小跳數值和坐標信息計算平均每跳距離，計算如式（2）。

Step 4錨節點將平均每跳距離作為校正值向網絡第三次泛洪廣播。未知節點只接收并保存離自己最近的錨節點校正值。剩余步驟與DV-Hop相同。

以上基于雙通信半徑的DV-Hop算法，比DV-Hop算法大大提高了定位精度。但是，在第二次泛洪時，若發送節點為未知節點，接收節點為錨節點，則未知節點到其一跳范圍內的錨節點間的跳數值記為1。如果未知節點到錨節點的距離為R/2范圍內，跳數值仍記1則導致計算平均每跳距離時的誤差很大。如圖1（b），未知節點d、e向錨節點F發送信息，如果按文獻［11］算法，則跳數值都是加1，而未知節點d、e與錨節點F間距離分別為R、R/2。所以文獻［11］算法只是將第一次泛洪時錨節點到未知節點的跳數值記為0.5或1，沒有考慮轉播過程中精化跳數值。

本文在文獻［11］算法的基礎上進一步精化跳數值。在第一次泛洪中，接收節點記錄下與自己R/2距離內的錨節點的編號。在第二次泛洪中，第一次泛洪中的接收節點轉播信息時，將錨節點的編號信息也轉播。如果接收節點為編號對應的錨節點，該錨節點轉播信息時，將跳數值加0.5后轉播，而不是加1后轉播。將改進的算法命名為2-DV-Hop（A）。

文獻［14］在求平均每跳距離時，提出最小均方差準則下的最佳指數值概念，并驗證了在最佳指數值概念下可以提高定位精度2%左右。在2-DV-Hop（A）算法基礎上，本文結合文獻［14］，進一步改進算法，命名為2-DV-Hop（B）。在Step 3中用最佳指數值概念修正平均每跳距離。文獻［14］改進式（9）中分母hij的指數，精化錨節點i的平均每跳距離dHopi，如式（10）。本文找出在不同錨節點覆蓋率和不同通信半徑下指數值α的最佳值，即使定位精度最高時的指數值，代入式（10）求平均每跳距離。

2.2基于三通信半徑DV-Hop定位算法

文獻［12］在文獻［11］基礎上提出基于三通信半徑DV-Hop算法，使錨節點有三種發射功率，一種功率使通信半徑為R/3，另一種功率使通信半徑為2R/3，還有一種功率使通信半徑為R，即與未知節點信號發射功率相同。本文改進的基于三通信半徑的DV-Hop步驟:

Step 1錨節點以通信半徑R/3向網絡第一次泛洪廣播自身位置信息和初始跳數值1/3，接收到的節點保存位置信息和初始跳數值，并記錄下錨節點的編號，標記為第一次泛洪中錨節點的編號。

Step 2錨節點延時T時間，以通信半徑2R/3向網絡第二次泛洪廣播自身位置信息和初始跳數值2/3，接收到的節點若已經保存位置信息和初始跳數值1/3，則舍棄，否則記錄下錨節點的編號，并標記為第二次泛洪中錨節點的編號。

Step 3錨節點再延時T時間，以通信半徑R向網絡第三次泛洪廣播自身位置信息和初始跳數值0，接收到的節點若已經保存位置信息和初始跳數值1/3或2/3，則舍棄，且將位置信息和跳數值1/3 或2/3以通信半徑R轉播出去。接收節點若沒有接收到第一、二次泛洪的信息，則將初始跳數值加1后再將信息以R通信半徑轉播出去。不斷轉播，接收節點只接收并保存較小跳數值的信息。第一、二次泛洪中的接收節點在轉播信息時，也轉播錨節點的編號信息。如果接收節點為第一次泛洪中編號對應的錨節點，錨節點將跳數值加1/3后轉播；如果接收節點為第二次泛洪中編號對應的錨節點，錨節點將跳數值加2/3后轉播。其它接收節點將跳數值加1后轉播。最終，所有節點保存與錨節點的最小跳數值和錨節點的坐標信息。將上述改進的算法命名為3-DV-Hop（A）。

Step 4錨節點根據最小跳數值和坐標信息計算平均每跳距離，計算如式（10）。用最佳指數值概念修正平均每跳距離，先求出使定位精度最高時的指數值α，然后再求平均每跳距離。將該步改進的算法命名為3-DV-Hop（B）。

Step 5錨節點將平均每跳距離作為校正值向網絡第四次泛洪廣播。未知節點只接收離自己最近的錨節點校正值。剩余步驟與DV-Hop相同。

2.3錨節點人工部署方式

很多文獻從錨節點部署方式上提高定位精度，文獻［12，15，20-21］分別提出了4種錨節點人工部署方式。經研究，文獻［15］部署方式較為占優勢。本文將算法應用在文獻［15］環境中，命名為2-DV-Hop（C）、3-DV-Hop（C）。文獻［15］提出的錨節點部署方式:將正方形區域劃分為m個大小相同的小正方形，每個小正方形內切圓中心放置1個錨節點，其他未知節點隨機分布。如圖2所示，m為錨節點個數。

圖2　文獻［15］節點分布環境

3　MATLAB仿真結果分析

用MATLAB7.0軟件，設立仿真環境在100 m× 100 m正方形二維區域，節點總數100個，錨節點覆蓋率分別取4%、9%、16%、25%、36%、49%。未知節點隨機分布，通信半徑分別取20 m、30 m、40 m、50 m。將本文算法與DV-Hop算法、文獻［11］算法、文獻［12］算法對比，由于節點分布隨機性，仿真100次取平均值。

定位精度（Accuracy）指網絡中全部節點（N個）的平均定位誤差與節點通信半徑R的比值，值越小說明定位精度越高，計算如（11）式。

（xi，yi）、（x0i，y0i）分別指未知節點i的定位坐標與實際坐標。

3.1隨機分布多通信半徑DV-Hop算法

將錨節點與未知節點隨機分布，仿真本文2-DV-Hop（A）算法、3-DV-Hop（A）算法和DV-Hop算法、文獻［11］雙通信半徑算法、文獻［12］三通信半徑算法。如圖3所示，2-DV-Hop（A）算法比文獻［11］雙通信半徑算法占優勢，通信半徑30 m，錨節點覆蓋率9%時，能提高定位精度1.23%。3-DV-Hop（A）算法比文獻［12］三通信半徑算法占優勢，通信半徑30 m，錨節點覆蓋率 9%時，能提高定位精度1.64%。2-DV-Hop（A）算法、3-DV-Hop（A）算法分別比DV-Hop算法提高定位精度10%左右、15%左右。

圖3　5種算法對比

3.2隨機分布多通信半徑DV-Hop算法最佳指數

在錨節點隨機分布環境下，取不同的α代入式（10），仿真2-DV-Hop（B）算法和3-DV-Hop（B）算法，并與本文2-DV-Hop（A）算法和3-DV-Hop（A）算法對比，驗證文獻［14］最佳指數值概念對本文改進算法的有效性。通信半徑分別取20 m、 30 m、40 m、50 m。以錨節點覆蓋率25%為例，如圖4所示，在1.9～2.0指數值范圍內，存在不同的最佳指數值使2-DV-Hop（B）算法和3-DV-Hop（B）在不同的通信半徑內比原2-DV-Hop（A）算法和3-DV-Hop（A）算法定位精度高，且能達到最高定位精度。

圖4　4種算法對比

同理，找出其它錨節點覆蓋率下使定位精度最高時的指數，即最佳指數。經研究，在不同的錨節點覆蓋率和不同的通信半徑R下，對應不同的最佳指數α，如表1所示，α取1.91～2.04范圍。

表1　本文算法最佳指數（隨機分布）

將最佳指數代入本文2-DV-Hop（B）算法、3-DV-Hop（B）算法，并與DV-Hop算法、文獻［11］雙通信半徑算法、文獻［12］三通信半徑算法對比。如圖5所示，在隨機分布環境，最佳指數下，2-DV-Hop（B）算法比文獻［11］雙通信半徑算法占優勢，通信半徑30 m，錨節點覆蓋率9%時，提高定位精度1.42%。3-DV-Hop（B）算法比文獻［12］三通信半徑算法占優勢，通信半徑30 m，錨節點覆蓋率9%時，提高定位精度1.89%。2-DV-Hop（B）算法、3-DV-Hop（B）算法分別比DV-Hop算法提高定位精度11%左右、15%左右。

圖5　五種算法對比

3.3本文算法在文獻［15］環境中應用

按照文獻［15］提出的錨節點部署方式，仿真本文算法2-DV-Hop（C）、3-DV-Hop（C），求最佳指數α。如表2，最佳指數α取1.89～2.40范圍。

表2　本文算法最佳指數（文獻［15］環境）

將最佳指數代入本文2-DV-Hop（B）算法、3-DV-Hop（B）算法，并與DV-Hop算法、文獻［11］雙通信半徑算法、文獻［12］三通信半徑算法對比。如圖6所示，在錨節點均勻部署環境，最佳指數下，2-DV-Hop（C）算法比文獻［11］雙通信半徑算法占優勢，通信半徑30 m，錨節點覆蓋率9%時，提高定位精度6.26%。3-DV-Hop（C）算法比文獻［12］三通信半徑算法占優勢，通信半徑30 m，錨節點覆蓋率9%時，提高定位精度5.52%。2-DV-Hop（C）算法、3-DV-Hop（C）算法分別比DV-Hop算法提高定位精度16%左右、19%左右。

圖6　五種算法對比

4　結語

首先分析了DV-Hop算法定位誤差來源，陳述了基于2、3通信半徑DV-Hop定位算法及其不足。然后，改進基于2、3通信半徑的DV-Hop算法，在錨節點覆蓋率9%，通信半徑30 m時，比DV-Hop算法分別提高定位精度9.9%、15%。結合并改進最小均方差準則下求平均每跳距離的公式，在最佳指數下，本文算法進一步提高定位精度，在錨節點覆蓋率9%，通信半徑30 m時，比DV-Hop算法分別提高定位精度11.3%、15.3%。最后，將算法應用在錨節點人工部署未知節點隨機分布環境中，大大提高了定位精度。在錨節點覆蓋率9%，通信半徑30 m時，又分別提高了定位精度16.2%、19.1%。

［1］ Hadir A，Zine-Dine K，Bakhouya M，et al.An Optimized DV-Hop Localization Algorithm Using Average Hop Weighted Mean in WSNs［C］//Codes，Cryptography and Communication Systems （WCCCS），2014 5th Workshop on，IEEE，Nov.2014:25-29.

［2］ Qingjiang Shi，Chen He，Hongyang Chen，et al.Distributed Wireless Sensor Network Localization Via Sequential Greedy Optimization Algorithm［J］.IEEE Transactions on Signal Processing，2010，58（6）:3328-3340.

［3］ Zhang R，Ingelrest F，Barrenetxea G，et al.The Beauty of the Commons:Optimal Load Sharing by Base Station Hopping in Wireless Sensor Networks［J］.IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2015，33（8）:1480-1491；

［4］ Hadir A，Zine-Dine K，Bakhouya M，et al.An Improved DV-Hop Localization Algorithm for Wireless Sensor Networks［C］//Next Generation Networks and Services（NGNS），2014 Fifth International Conference on.IEEE，May2014:330-334.

［5］ Bang Wang，Guang Wu，Shu Wang，et al.Localization Based on Adaptive Regulated Neighborhood Distance for Wireless Sensor Networks with a General Radio Propagation Model［J］.IEEE.Sensors Journal，2014，14（11）:3754-3762.

［6］ Dai Ying，Wang Jianping，Chongwei Zhang.Improvement of DVHop Localization Algorithms for Wireless Sensor Networks［C］// Wireless Communications Networking and Mobile Computing （WiCOM），2010 6th International Conference on IEEE，Sept 2010:1-4.

［7］ 夏少波，朱曉麗，鄒建梅.基于跳數修正的DV-Hop改進算法［J］.傳感技術學報，2015，28（5）:757-762. XIA Shaobo，ZHU Xiaoli，ZO U Jiaumei.The Improved DV-Hop Algorithm Based on Hop Count［J］.Chinese Journal of Sensors and Actuators，2015，28（5）:757-762.

［8］ 江禹生，馮硯毫，管芳，等.無線傳感網非測距三維節點定位算法［J］.西安電子科技大學學報（自然科學版），2012，39（5）: 140-147. JIANG Yusheng，FENG Yanhao，GUAN Fang，et al.Range-Free Three-Dimensional Node Location Algorithm for the Wireless SensorNetwork［J］.JournalofXidianUniversity，2012，39（5）:140-147.

［9］ 周正.無線傳感器網絡的節點自定位技術［J］.中興通信技術，2005，11（4）:51-56. ZHOU Z.Self-Localization Technologies for Wireless Sensor Network Nodes［J］.ZTE Communications，2005，11（4）:51-56.

［10］王翥，郝曉強，王玲.基于錨節點選擇的無線傳感器網絡定位算法［J］.計算機研究與應用，2010，47（S）:31-34. Wang Zhu，Hao Xiaoqiang，Wang Ling.Choice of Location-Based Anchor Node Localization Algorithmfor Wireless Sensor Networks［J］.Journal of Computer Research and Development，2010，47（S）:31-34.

［11］李娟，劉禹，錢志鴻.于雙通信半徑的傳感器網DV-Hop定位算法［J］.吉林大學學報（工學版），2014，44（2）:502-507. LI Juan，LIU Yu，QIAN Zhihong，et al.Improved DV-Hop Localization Algorithm Based on Two Communication Ranges for Wireless Sensor Network［J］.Journal of Jilin University（Engineering and Technology Edition），2014，44（2）:502-507.

［12］黃炎炎，陳向東，倪進權，等.改進的DV-Hop無線傳感器網絡定位算法［J］.通信技術，2014，47（7）:765-769. HUANG Y Y，CHEN X D，NI J Q，et al.An Improved DV-Hop Localization Algorithm for Wireless Sensor Networks［J］.Communications Technology，2014，47（7）:765-769.

［13］劉士興，黃俊杰，劉宏銀，等.基于多通信半徑的加權DV-Hop定位算法［J］.傳感技術學報，2015，28（6）:883-887. LIU S X，HUANG J J，LIU H Y，et al.An Improving DV-Hop Algorithm Based on Multi Communication Radius［J］.Chinese Journal of Sensors and Actuators，2015，28（6） :883-887.

［14］馬淑麗，趙建平.無線傳感器網絡中DV-Hop定位算法的改進［J］.通信技術，2015，48（7）:840-844. MA S L，ZHAO J P，ZHANG B T.The Improvement of DV-Hop Algorithm in Wirless Sensor Networks［J］.Communications Technology，2015，48（7）:840-844.

［15］馬淑麗，趙建平，張炳婷，等.WSN中節點定位方法的改進［J］.通信技術，2015，48（4）:453-457. MA S L，ZHAO J P，ZHANG B T，et al.Improvement of Node Locating Algorithm in WSN［J］.Communications Technology，2015，48（4）:453-457；

［16］Zhou H，Xia S，Jin M，et al.Localized and Precise Boundary Detection in 3-D Wireless Sensor Networks［J］.IEEE/ACM Transactions on Networking，2014（99）:1-1.

［17］MaungNAM，KawaiM.ExperimentalEvaluationsofRSSThreshold-Based Optimised DV-HOP Localisation for Wireless Ad-Hoc Networks［J］.IET，Electronics Letters，2014，50（17）:1246-1248.

［18］魏全瑞，劉俊，韓九強.改進的無線傳感器網絡無偏距離估計與節點定位算法［J］.西安交通大學學報，2014，48（6）:1-6. WEI Quanrui，LIU Jun，HAN Jiuqiang.An Improved DV-Hop Node Localization Algorithm Based on Unbiased Estimation for Wireless Sensor Networks［J］.Journal of Xi'an Jiaotong University，2014，48（6）:1-6.

［19］嵇瑋瑋，劉中.定位算法在隨機傳感器網絡中的應用研究［J］.電子與信息學報，2008，30（4）:970-974. Ji Weiwei，Liu Zhong.Study on the Application of DY-Hop Localization Algorithms to Random Sensor Networks［J］.Journal of Electronics&Information Technology，2008，30（4）:970-974.

［20］宮娜娜，武海艷.傳感器網絡節點分布均勻性與定位性能的關系［J］.電子測量技術，2014，37（12）:80-85. GONG N N，WU H Y.The Relationship between the Sensor Network Node Distribution Uniformity and Positioning Performance ［J］.Electronic Measurement Technology，2014，37（12）:80-85.

［21］Yousi Zheng，Lei Wan，Zhi Sun，et al.A Long Range DV-Hop Localization Algorithm with Placement Strategy in Wireless Sensor Networks［C］//Wirless Communications，Networking and Mobile Computing，WiCOM 4th International Conference on［s.l.］: IEEE，2008:1-5.

馬淑麗（1989-），女，碩士研究生，主要研究方向為無線傳感器網絡、無線通信技術，marrymiffy@sohu.com；

趙建平（1964-），男，教授，主要研究方向為無線通信技術。

Multi Communication Ranges DVHop Localization Algorithm for Wireless Sensor Network*

MA Shuli，ZHAO Jianping*
（College of Physics Engineering，Qufu Normal University，Qufu Shandong 273165，China）

In order to realize high precision positioning of DV-Hop localization algorithm based on rang-free in wireless sensor network，this paper improved the DV-Hop localization algorithm based on 2 or 3 communication radius，and improved the average per hop distance by the least mean square error criterion.The anchor node average per hop distance is repaired in the best index value.MATLAB simulation results show that the improved algorithm can improve the localization accuracy in randomly distributed environment，further enhance the localization accuracy in the best index，and greatly improve localization accuracy in the anchor node deploying artificial environment.The improved algorithm can achieve high precision positioning without increasing the number of flood and the cost in the network.

wireless sensor network；node localization；dv-hop；least mean square error criterion；nodes distribution

TP393

A

1004-1699（2016）04-0593-08

項目來源:國家自然科學基金項目（11302118）；山東省自然科學基金項目（ZR2014FM011）；山東省高等學校科技計劃項目（J12LN08）

2015-10-09修改日期:2016-01-15