基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法研究与改进，对初学者有一定的帮助。

为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度，针对该算法的不足之处，提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性，对平均跳距进行修改，并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明，在不规则网络环境下，改进算法的定位精度得到明显提高。

DV Hop算法，可以生成随机矩阵和误差分析。

包含了文档介绍和matlab程序，供参考。

针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题，提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正；根据未知节点邻近区域的平均跳距来优化当前跳距；用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明，相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法，OPDV-Hop算法的定位误差分别减小了18%、13%和7%左右，它能够有效地降低估算距离误差，提高定位精度。

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matlab代码: 基于麻雀搜索算法改进的DV-HOP算法 内容概要：利用麻雀算法寻找未知节点到信标节点的实际距离与估计距离之间的最小误差，从而达到对未知节点位置的估计。 适合人群：对无线传感器网络（WSN）定位相关知识有一定的了解，对matlab编程有一定的基础。

把经典的DV-hop定位算法，改成基于多通信半径改进的算法

Dv．Hop定位算法是无线传感器网络中一种常用的基于非测距的定位技术，该算法使用平均跳距表示实际距离，在 实际应用中造成很大的误差和节点能耗。为此，分析了加权DV—HOP定位算法，并在加权算法基础上，引人多通信半径广播方法细化节点间的跳数，最后提出了一种基于加权DV—HOP的改进型RWDV-Hop定位算法。仿真结果证明，加权DV—

好用的去噪声代码matlab aedat4tomat 将DV的AEDAT4文件转换为Matlab的.mat文件。 需要Python（推荐Anaconda）。 如果您发现此代码对您的研究有用，请考虑引用以下内容： @article{baldwin2020event, title={Event Probability Mask (EPM) and Event Denoising Convolutional NeuralNetwork (EDnCNN) for Neuromorphic Cameras}, author={Baldwin, R and Almatrafi, Mohammed and Asari, Vijayan and Hirakawa, Keigo}, journal={arXiv preprint arXiv:2003.08282}, year={2020} } 首先安装dv模块... pip install dv 转换示例： foo@bar:~ $ python /home/username/aedat4tomat.py -i " dvFile.aedat4 " -o