文档介绍：基于差分进化的 DV-Hop 定位改进算法 
 
An Improved DV-Hop Localization Algorithm Based on
Differential Evolution
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
作者姓名：杨楚皙 
专业名称：通信与信息系统 
指导教师：范亚芹    副教授 
学位类别：工学硕士 
答辩日期：  2015         年  6     月  6     日
摘要
基于差分进化的 DV-Hop 定位改进算法
无线传感器网络是监测区域内大量微型的传感器节点自组织构成的网络，用以
采集监测区域的信息。如今，物联网技术的发展成为了信息社会的必然趋势，无线
传感器网络作为物联网的核心技术，将物理世界与信息世界紧密联系起来。定位技
术是无线传感器网络的关键技术之一，许多监测必须依赖于位置信息而存在，因此
对定位算法的研究是非常有意义的。 
按照是否需要进行实际距离测量，可以将定位算法分为基于距离和距离无关两
种，基于距离的定位算法定位精度高，但测距硬件的引入会增加系统的开销；而距
离无关的定位算法开销和能耗都很低，其定位精度也能满足大多数的定位需求，因
此成为了定位技术的研究热点。DV-Hop 算法是距离无关的代表算法，具有很多优
秀的特性，但缺点是定位精度不能达到令人满意的程度。 
本文将原始 DV-Hop 算法进行仿真，并深入剖析了该算法的误差来源，将所有
误差来源分为内部误差和外部误差两大类。外部误差与环境有关，无法通过算法的
改进来避免；DV-Hop 算法的内部误差主要来自于跳段距离估计阶段和未知节点定
位阶段。因此，本文提出了一种基于差分进化的 DV-Hop 定位改进算法，即
DEPC-Hop 算法，该算法相对于原始 DV-Hop 算法，共在以下三方面进行了改进： 
1.  针对信标节点平均每跳距离的估计不能很好的反映网络整体情况的问题，提
出了一种自适应的平均每跳距离估计算法。未知节点以最近信标节点的平均每跳距
离作为基础，在计算到其他信标节点的距离时，则会根据不同的信标节点自适应的
进行平均每跳距离的调整，然后利用调整后的值来进行跳段距离的估计，这样就会
与网络的实际情况更加接近。 
2.  针对传统定位模型本身存在缺陷的问题，根据 DV-Hop 算法自身的特点，提
出了一种基于改进差分进化算法的位置估计模型。在第一阶段，选取邻居个体形成
差分矢量，以减小变异程度；在变异操作中，将原算法中固定的缩放比例因子改成
逐代衰减的缩放比例因子，以适应小范围的搜索需求；在种群规模的选取上，将一
个未知节点用三个种群个体加以对应，在进化完成后将这三个种群个体的重心坐标
作为对应未知节点的位置估计。 
3.  针对差分进化算法存在的局部最优问题，提出了一种基于跳段距离的位置修
正算法。在初步定位完成以后，利用未知节点与信标节点的位置关系与跳段距离关
系，用每个信标节点对定位结果进行修正，使定位误差进一步减小。 
I
采用 MATLAB2012b 仿真软件对本文提出的 DEPC-Hop 算法进行仿真，并与其