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—

在目前信号波达方向（Direction-Of-Arrival，DOA）估计中，常规ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法，但对于低信噪比下混合信号（同时含有相干与非相干信号），常规ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。结合解相干MUSIC和常规ESPRIT算法的优点，提出了一种新的估计相干与非相干信源的ESPRIT方法，新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关和互相关信息来重构含有信号方位数据的新矩阵，再从它的特征值中解得信号的到达角。计算机仿真结果验证该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。

两种常用于无线传感网络定位的算法的MATLAB实现，MDS和DV-HOP，内附定点仿真实验实现，可以测试定位的准确度

针对无线传感器网络中DV-HOP定位算法在精度和误差度方面的不足，在其基础上提出了基于加权重值的最小二乘法的改进算法。通过利用锚节点的影响力大小不同，从而确定最小二乘法的权重值，再运用加权似然估计方法和三边测量定位法，求得未知节点的位置坐标。最后以Matlab软件作为仿真平台，比较改进前后的两个定位算法在锚节点比例不同的条件下，对定位误差、覆盖度和精度的影响，结果显示改进后的定位算法误差提高了5%，并且低于30%，精度提高了4%。

无线传感器网络是由大量随机分布的传感器节点组成，是一种分布式的、自组织的网络。其关键技术包括：网络拓扑控制、节点定位、时钟同步、数据融合、路由协议等。而节点定位问题则是无线传感器网络中的一个最为基本和重要的问题。目前，无线传感器网络定位算法可以分为基于测距和基于非测距的定位算法。基于测距定位常用的测量方法有TOA、TDOA、AOA、RSSI，尽管这些技术相对精度高，但是对硬件要求很高。基于非测距定位常用的测量方法有：DV- Hop、质心、APIT、MDSMAP。 　　DV-Hop为典型的基于非测距定位，其对硬件要求低，实现简单。它的不足之处在于计算平均跳距及定位坐标时会产生误差。因此针对DV

基于加权最小二乘优化的DV-HOP定位算法.pdf