位算法。典型的非基于测距定位算法有和。在这些算法中，算法因其易操作成本低耗能少的特性而被广泛使用。农田监测基础上无线传感器网络节点定位研究医药卫生。传统定位算法定位算农田监测基础上无线传感器网络节点定位研究医药卫生但此距离是两锚节点之间的直线距离，而实际上在算法中的距离是折线距离。图中，锚节点和锚节点之间直线距离和折线距离相差很大，因此利用公式求得的平均跳距必然存在很大误差。最小跳数。由图可知尽管直线距离和相差不大，但根据算法原理，锚节点和锚节点之间的跳数为跳，而锚节点和锚节点之间的跳数为，因此会产生比较大的误差。除此之外，求未知节点与锚节点之间距离时，通常是利用距离未知节点最近的锚节点的平均跳距乘以两节点之间的最小跳行处理后传到上位机，如图所示。图大范围农田环境监测系统流程图基于跳数分类加权的定位算法无线传感器网络是由成千上万的小型传感器节点组成的具备多跳性自组织网络特性的系统，可以对大范围农田环境数据信息进行实时监测感知和采集，并对采集到的信息做进步处理，发送至目标用户手中。系统框架如图所示。图基于无线传感器网络的大范围农田环境监测系统框架图在大范围农田无线传感器网络中，广泛采用非基于测距节点定位算法。典型的非基于测距定位算法有加后继续向周发送信息分组，如果节点接收到另外的更大跳数的信息，则忽略不计。估算未知节点与信标节点之间的跳距。第个锚节点依据步骤中获取的最小跳数及每个锚节点的坐标信息，通过公式可以得到锚节点之间的平均跳距，即Η≠≠式中，锚节点的坐标，锚节点的坐标锚节点≠之间的跳数锚节点之间的平均跳距。平均跳距得出之后，锚节点将其加到之前的信息分组中，继续向周广播。当未知节点第进步估算未知节点与锚节点间距为，为未知节点与锚节点之间的最小跳数。另外，考虑所有跳数对应的平均每跳距离，求出个所有跳数集合的平均跳距的平均值。如果没有对应的，用代替。通过极大似然估计法对未知节点进行定位。采用加权策略，将跳数集合中锚节点间距较大的赋予相对大的权重，可以有效地减小平均跳距误差。基于跳数分类加权的定位算法流程如图所示。传统定位算法，是由锚节点与其他锚节点的最小跳数集合，构成。对集合内的数据进行分类处理，输出个最小跳数相同的集合为锚节点间最小跳数集合中的最大值。例如，锚节点到之间为跳，到之间同样为跳，那么就将锚节点间最小跳数是跳的组成个集合。由节的误差分析可知，锚节点与锚节点间的平均跳距小于等于实际的平均跳距，故这里引入权重，使得锚的提高，为大范围农田环境监测的发展提供了种新的技术保障。参考文献程超，钱志鸿，付彩欣，等种基于误差距离加权与跳段算法选择的遗传优化定位算法电子与信息学报，章浩无线传感器网络中节点定位及其在农业上的应用镇江江苏大学，彭燕，赵华峰，毛娜，等定位算法在农田无线传感器网络监测系统中的应用科学技术与工程，陈瑜，张铁民，孙道宗，等基于无线传感器网络的设施农业车辆定位系统设计与试验农业工程学报，肖丽萍，刘晓红种基于跳数修正的定位算法传感技。在通信半径为时，算法和算法性能接近。网络中节点总数对算法定位精度的影响在锚节点覆盖率为节点通信半径为的情况下，网络中节点数量对种算法的定位误差影响曲线如图所示。由仿真结果可知种算法的定位误差随着节点数增加而减小网络中节点数从增大到的过程中，种算法的定位性能优劣为，本文提出的算法性能在是最优的。这是因为在锚节点覆盖率和节点通信半径固定的情况下，无线传感器网络中的节点整个过程中，种算法的定位性能都符合。因此，提出的算法性能在种算法中是最优的。图锚节点覆盖率和定位误差的关系图通信半径对几种算法定位性能的影响在锚节点覆盖率为的情况下，网络中共个节点，节点通信半径大小对种算法的定位误差影响曲线如图所示。当网络节点总数确定时，节点通信半径越小，无线传感器网络的拓扑结构越不规则但如果网络中节点的通信半径变大，分布在节点通信半径范围内的节点就会增多，进而使网络拓扑分布更加规则，最终降低农田监测基础上无线传感器网络节点定位研究医药卫生节点与锚节点之间的平均跳距尽可能接近实际跳距。在跳的集合中，两个锚节点距离越远，给予越大的权值，反之给予越小的权值。加权后，求得跳数为跳的锚节点的平均每跳距离为≠⋅≠式中锚节点和锚节点之间的实际距离锚节点的权值集合跳数加权后求得跳数为跳的锚节点的平均每跳距离。农田监测基础上无线传感器网络节点定位研究医药卫生农机化研究，尹坤，陆英刚国内外精细农业的应用及技术构成黑龙江科技信息，王辉，毛文华，刘刚，等基于视觉组合的苹果作业机器人识别与定位农业机械学报，闫文豪，韩宇星基于农田监测的无线传感器网络节点定位研究农机化研究，基金广东省杰出青年科学基金项目其中，为分类器函数输入个锚节点的跳数集合。其中可能接近实际跳距。在跳的集合中，两个锚节点距离越远，给予越大的权值，反之给予越小的权值。加权后，求得跳数为跳的锚节点的平均每跳距离为≠⋅≠式中锚节点和锚节点之间的实际距离锚节点的权值集合跳数加权后求得跳数为跳的锚节点的平均每跳距离。归化平均定位误差为平均定位误差术学报，赵建平，马淑丽基于双通信半径的改进算法通信技术，刘少飞，赵清华，王华奎，等基于平均跳距估计和位臵修正的定位算法传感技术学报，马淑丽，赵建平多通信半径的无线传感器网络定位算法传感技术学报，任克强，廖美焱基于跳数分类的改进节点定位算法传感技术学报，邓昀，程小辉智能灌溉系统的无线传感器网络设计自动化仪表孙星，吴俭敏，颜华，等田间作业机具综合性能遥测系统农机化研究，李军，马蓉基于多传感器融合的拖拉机自动导航技总数越多，分布在节点通信范围内的节点数也就越多，网络拓扑结构更加规则，最终提高节点定位精度。图节点总数和节点归化平均定位误差的关系结论为了提高大范围农田监测系统的效率，实现及时准确的监测，在大范围农田监测无线传感网络节点定位算法中引入了基于跳数分类加权的定位算法，提高了传感器节点定位精度。为了验证所提出改进算法的有效性，模拟出覆盖范围的无线传感网络，再通过仿真软件验证节点定位几种改进算法的性能。实验结果显示改进算法使得节点定位精度有了明显节点定位误差。图节点通信半径和节点归化平均定位误差的关系图由仿真结果可知种算法的定位误差随着节点通信半径的增大而减小当通信半径大于时，随着网络中节点的通信半径增大，种算法的定位精度基本稳定。这是因为传感器节点的通信半径变大，位于节点通信范围内的节点就会变多，从而网络拓扑将变得更加规则但当节点的通信半径达到定限度后，网络路由对节点的路径选择逐渐没有影响，所以算法的定位性能达到平稳状态。在节点通信半径从增大到的过程中，种算法的定位性能都符合通信半径的比值，即图基于跳数分类加权的定位算法流程图锚节点覆盖率对算法定位误差的影响在通信半径为的情况下，锚节点覆盖率对种算法的定位误差的影响曲线如图所示。其中，网络中共个节点，通信半径。由仿真曲线可知种算法的定位误差随着锚节点覆盖率的增大而减小尤其是锚节点覆盖率从增加到时，定位误差下降均比较明显当锚节点覆盖率大于时，随着锚节点密度增大，种算法的定位误差趋于平稳。另外，在锚节点覆盖率从增加到的农田监测基础上无线传感器网络节点定位研究医药卫生是由锚节点与其他锚节点的最小跳数集合，构成。对集合内的数据进行分类处理，输出个最小跳数相同的集合为锚节点间最小跳数集合中的最大值。例如，锚节点到之间为跳，到之间同样为跳，那么就将锚节点间最小跳数是跳的组成个集合。由节的误差分析可知，锚节点与锚节点间的平均跳距小于等于实际的平均跳距，故这里引入权重，使得锚节点与锚节点之间的平均跳距尽时，就将其视为可以信任的跳距，发送至周围的邻居节点。在定程度上，未知节点接收到的第个平均跳距就是距离它最近的锚节点发送的。至此，未知节点既获取了距离自身最近的锚节点的跳距，又记录了与各个锚节点之间的最小跳数，很容易可以得到与所有锚节点之间的间距。进步估算未知节点与锚节点间距为，为未知节点与锚节点之间的最小跳数。另外，考虑所有跳数对应的平均每跳距离，求出个所有跳数集合的平均跳距的平均值。如果没有对应的法是种通过节点之间的跳数来测量节点间距的非直接测距定位算法。使用传统定位的大致方法是首先需要获取所有节点和锚节点的最小跳数，然后估算出平均跳距，再用平均跳距乘以跳数得到未知节点与锚节点的间距，最后通过极大似然估计法对未知坐标进行估计。细分下来大概步，依次如下获取所有节点和锚节点的最小跳数。将无线传感器网络中的所有锚节点进行编号，锚节点向周发送信息分组，包括自身编号坐标信息和跳数，初始化跳数为能够接收到信息的其他节点将信息保存并将跳数值加后继续向周发送信数，而实际上每跳的距离都不尽相同，有些甚至差别很大，这也会造成些不可忽视的误差。在进行大田环境监测时，些位臵已知的节点被称为信标节点或锚节点，借助锚节点和改进的定位算法估算出农田中其他节点的位臵信息然后，节点将采集的环境数据和自身的位臵信息并传送给中间