为了充分利用锚节点之间的信息以及提高基于跳数的定位算法精度,提出基于线性回归的两种算法LRDH(Linear Regression DV-HOP)和MMLR(Min and Max Linear Regression).该算法利用线性回归分析的方法,对锚节之间跳数和距离信息建立线性回归模型来计算未知节点与锚节点之间的距离,并将计算结果运用到全网的定位中.仿真结果表明,LRDH算法和MMLR算法定位精度都优于DV-HOP算法,特别是MMLR算法比DV-HOP算法定位精度有大幅的提高.
本文提出了基于弹簧模型的定位算法MSRDH (Mass Spring and RSSI DV-Hop)算法。该算法利用弹簧模型,把节点与锚节点作为端点,将这两个点间最短路径上的所有节点抽象成一个弹簧。通过建立锚节点之间的弹簧模型,得到全网的平均弹簧系数,并将平均弹簧系数应用到网络中未知节点的计算过程中。仿真结果表明,MSRDH算法比DV-Hop算法有更好的性能表现。
