WSN中免测距距离估计算法的实现与比较
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(2)DV-Hop算法是相对较稳定、可预测的算法，由于并不需要实际测量距离，所以它对误差源并不敏感。DV-Hop算法的路径是跳数最少的路径，所以其平均跳距接近通信距离。然而，从锚节点到未知节点路径上的最后一跳往往比通信距离短，这也会导致对锚节点和未知节点间距的少许高估。在短路径的情况下，高估的情况更为明显，正因如此，通信距离越大，锚节点比例越高，跳数越少，而其测距误差反而越大。
(3)Euclidean算法在精确测量锚节点和未知节点距离方面明显有效，但仅在没有通信距离误差和高连通的网络中。而这些条件一旦放松，Euclidean算法的性能会急速下降。Euclidean算法在一般情况下对距离的估计均过低，这是由于在选择时，被迫在两个相隔较远的位置间选择。而大部分情况下，最短距离是不正确的。图6所示，较短距离r2落在锚节点的通信范围内。如果r2是正确距离，那么该未知节点应该能够与锚节点直接通信，避免选择的需要。未知节点距锚节点有多跳距离时也同样存在上述情况。因此，在通信距离误差较小的情况下，相对于高估距离，未知节点更可能会低估其与锚节点的距离。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/160117.htm
如图7所示，Euclidean算法对于锚节点比例并不敏感。缩小通信距离的主要影响是Euclidean算法无法广播其锚节点间距。在之前描述Euclidean算法的选择方法中，需要至少3个已经与锚节点之间仅有一跳，且已经得到距离估计值的邻居节点。在低连通的网络中，仅有少量链路连接的两部分往往共享一些锚节点，这也导致在定位阶段只能计算更少的一些节点位置。
3 结束语
文中实现无线传感器网络中3种免测距距离估计算法：Sum-Dist、DV-Hop和Euclidean，在无线传感器网络中，由于节点的通信距离有限，为能够与更远的节点进行通信，节点间采用多跳的方式进行数据传递，这种方式提高了整个网络的通信能力，也为免测距算法带来了执行的可能性，实验结果表明，免测距算法更适合应用于能源携带有限、通信能力弱、计算能力弱的无线传感器网络网络中。
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