基于梯度化邻居节点信息的传感器网络节点距离测量
- 作者机构:
- 湖南大学计算机与通信学院; 湖南第一师范学院信息技术系; 湖南大学软件学院;
- 关键词:
- 距离测量; 无线传感器网络; 最小跳数梯度场; 梯度化邻居节点信息;
- 期刊名称:
- 通信学报
- 基金项目:
- i s s n:
- 1000-436X
- 年卷期:
- 2008 年 11 期
- 页 码:
- 237-245
- 摘 要:
- 针对无线传感器网络中节点间接距离测量精度问题,提出一种改进的节点距离测量算法DV-GNN,分析了算法的理论基础,给出了算法的实现步骤。DV-GNN算法以节点的梯度化邻居节点信息作为彼此识别的依据以提高距离测量的分辨率,将分辨率从节点有效通信半径提高到节点间距。与DV-hop算法相比,保留了其低成本、低开销的优点,却极大地提高了节点距离测量精度。理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果。
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