本发明公开了一种无线传感器网络节点三维定位方法,包括如下步骤:通过锚节点广播自身信息包,计算未知节点到锚节点的距离估计值;判断锚节点组合有效性,排除四个锚节点共面的组合;结合距离估计值,计算未知节点的位置坐标;利用局部区域位置修正方法,修正因水流造成的节点位置移动,得到修正后的节点定位结果。本发明能实现水下传感器网络节点精确定位。
1.一种无线传感器网络节点三维定位方法,包括如下步骤:(1)通过锚节点广播自身信息包,计算未知节点到锚节点的距离估计值;(2)判断锚节点组合有效性,排除四个锚节点共面的组合;(3)结合距离估计值,计算未知节点的位置坐标;(4)利用局部区域位置修正方法,修正因水流造成的节点位置移动,得到修正后的节点定位结果。
2.根据权利要求1所述一种无线传感器网络节点三维定位方法,其特征在于:所述局部区域位置修正方法包括如下步骤:1)根据未知节点位置的初步计算结果,将水下传感器网络划分为三维立方格区域;2)判断未知节点所在立方格区域内的锚节点数是否不少于4个,若是,则根据投影法求出节点的水平偏移量和垂直偏移量,修正节点的定位结果;若否,则加入与水流速度最接近的立方格邻域内的锚节点,进行偏移量计算,修正节点定位结果。技术领域
本发明属于无线传感器网络节点定位技术领域,特别涉及一种水下无线传感器网络节点三维定位方法。
背景技术
在开展对沿海浅水域及河口的监测应用研究中,部署水下传感器网络目的是实时立体地采集相关水文参数及水环境数据,以提高监测质量。网络节点定位是开展应用的基础,然而由于水流所具有的特殊性使得定位具有难度,主要表现为:(1)节点部署采用水底固定锚链和浮标(即节点按预设深度投放到水下)等方式,形成一个三维空间网络。然而节点的三维空间分布导致了锚节点(此处指可精确定位的节点)间空间位置关系的不确定,使得选取合适的锚节点参与定位存在困难。(2)节点受水流影响,位置常常会在一定范围内移动,需要及时更新定位结果。这种周期性定位造成了较高的能耗,及节点间移动的不同步和不一致性,使得难以实现大范围内节点的统一定位修正。在水下无线传感器网络节点定位技术领域,V.Chandrasekhar等人提出了一种水下无线传感器网络区域定位方法(ALS),该方法针对大型水下无线传感器网络很难实现所有节点精确定位以及定位成本较高的问题,提出一种粗精度的集中式定位方法。各锚节点已知自身位置,并以不同的功率级别广播自身位置信息,未知节点保存接收到的锚节点信息以及对应的发送功率级别,并传送给汇聚节点,汇聚节点根据这些信息估计出未知节点所在位置区域,将该估计区域的几何中心作为未知节点的坐标。该方法无需任何测距信息和时钟同步,实施简单、具有较高的定位覆盖率且成本较低,但是定位精度不高,而且没有考虑实际应用中节点随水流移动的情况。D.Mirza等人针对水下无线传感器网络水声信道延时长、节点受水流作用移动等问题提出了基于节点移动感知的定位方法。定位过程中距离估计信息由于水声信道延时长以及节点位置的移动而失效,该方法主要处理距离估计过时性问题。该方法需要在一个中心站处理所有位置信息。传感器节点采集自身和邻居节点间的距离信息,发送到一个中心站作为迭代运算的输入值。每次迭代运算中,将操作区域划分为更小的块,节点所在概率最大的位置用于下一次迭代。该方法的优点是减小了计算负担而且无需锚节点,它的缺点是与中心站距离较近的节点会因为通信开销过大而过早消耗完能量,致使网络中其它节点与中心站通信中断,从而无法完成定位。王怿等人针对受水下环境制约只能将锚节点水面部署的情况提出了一种逐级循环求精的三维水下无线传感器网络定位方法,按照节点和锚节点距离远近从水面向下逐层进行分级迭代求精。该方法的主要思想分为两点:第一,通过从上到下逐级定位来解决锚节点水面分布的不均匀性。首先,距离水面分布的锚节点一跳通信范围的未知节点进行定位,然后这些获得位置的节点转变为新的锚节点,使得距离它们一跳范围内的节点也能定位,这样从上往下逐层定位,直到整个网络的节点都完成定位。第二,通过逐级加权迭代求精控制定位误差的累积。在上述定位过程中,每当新的锚节点用于下一级未知节点定位时,它们自身的定位误差会影响后面的定位,定位误差会逐渐累积。所以每层的定位过程中加入加权循环求精阶段,每一级未知节点接收同级邻居节点的位置信息,根据这些信息以及之前来自锚节点的信息执行级数加权的多边测量法,更新自身的定位,直到满足一定精度要求。该方法的优点是在各向同性和各向异性的网络中均能达到较好的定位结果,但是只能用于节点静止的网络,不能解决节点随水流移动情况下的定位问题。Z.Zhou等人针对水下无线传感器网络规模大的问题提出一种分层定位方法,将Euclidean方法扩展到三维空间,结合递归定位法,即将先完成定位的且定位误差低于某个阀值的未知节点升级为锚节点,参与剩余未知节点的定位。该方法具有较高定位覆盖率和较低的通信能耗,适合大规模的网络定位。但是该方法的递归过程将使节点的定位误差累积,一定程度上影响定位精度,且假设在静态网络中进行仿真,对于节点随水流移动的网络来说,整个定位过程需要不断重复运行,极大地增加了整个网络的能量消耗,缩短了网络的生命周期。刘文予等人设计的一种水下无线传感器网络节点三维定位方法,通过映射将三维定位转换为二维定位,各普通节点利用距离向量算法结合信标节点的二维坐标估计各自的初始二维坐标,然后利用邻居节点的二维坐标迭代更新自己的二维坐标直到其收敛于真实二维位置,再利用水深与压强关系求得普通节点的水深,最终获得节点的三维位置信息。但是该方法在计算普通节点二维坐标过程中,假设不存在多个节点的投影重合,适合于在均匀的水域范围内进行节点定位计算,而对河口、海岸等不规则水域内进行平面投影计算的难度较大;同时,对于水流造成的节点移动问题,如果频繁调用定位算法,则会造成整个网络较大的能量消耗。DV-Hop(Distancexa0Vector-Hop)方法是Dragosxa0Niculescu等利用距离矢量路由和GPS思想提出的一系列分布式定位方法之一。目前已有研究者将该方法扩展到三维空间,得到三维DV-Hop定位方法。该方法的主要特点是无需测距,实现方法简单,通信量和计算量适中,且易于扩展,能够较好地解决分布式节点自定位问题。然而,在上述方法中均没有涉及到锚节点空间位置关系的不确定性和由节点移动造成的定位结果不准确性的问题,而这两个问题在实际沿海浅水域及河口水下监测应用中却很关键。
发明内容
发明目的:针对上述现有技术存在的问题和不足,本发明的目的是提供一种无线传感器网络节点三维定位方法,实现水下传感器网络节点精确定位。技术方案:为实现上述发明目的,本发明采用的技术方案为一种无线传感器网络节点三维定位方法,包括如下步骤:(1)通过锚节点广播自身信息包,计算未知节点到锚节点的距离估计值;(2)判断锚节点组合有效性,排除四个锚节点共面的组合;(3)结合距离估计值,计算未知节点的位置坐标;(4)利用局部区域位置修正方法,修正因水流造成的节点位置移动,得到修正后的节点定位结果。所述判断锚节点组合有效性的方法,其主要判断依据是任意四个锚节点组合是否共面,如果共面,则组合无效。所述局部区域位置修正方法可包括如下步骤:1)根据未知节点位置的初步计算结果,将水下传感器网络划分为三维立方格区域;2)判断未知节点所在立方格区域内的锚节点数是否不少于4个,若是,则根据投影法求出节点的水平偏移量和垂直偏移量,修正节点的定位结果;若否,则加入与水流速度最接近的立方格邻域内的锚节点,进行偏移量计算,修正节点定位结果。有益效果:本发明的水下无线传感器网络节点定位方法,在计算未知节点坐标过程中,考虑到共面的四个锚节点可能造成定位结果误差增大,引入锚节点组合有效性的判断,排除四点共面的锚节点组合,进而计算未知节点位置,避免了共面锚节点对定位结果的影响,增加了未知节点位置信息检测的有效性。根据锚节点位置偏移量决定是否进行定位结果修正,通过简化的局部区域位置修正方法,解决水流影响造成节点位置移动的问题。以上策略较好地降低了水下传感器网络节点定位的难度,可以实现水下传感器网络节点的精确定位。
附图说明
图1为水下无线传感器网络结构示意图;图2为优化三维DV-Hop水下无线传感器网络节点定位方法的流程图;图3为本发明采用的水下传感器网络节点定位流程图;图4为锚节点位置关系示意图;图5为节点缆绳与z轴夹角示意图;图6节点水平偏移量的数学描述示意图;图7(a)、(b)、(c)为周期性地运行三维DV-Hop方法和运行本发明的方法得到的定位误差比较示意图;图7(a)、(b)、(c)分别表示通信半径r=20m、25m、30m时两种方法的归一化定位误差与锚节点比例之间的关系,其中横坐标表示锚节点比例,纵坐标表示归一化平均定位的误差;图8(a)、(b)、(c)为三维DV-Hop方法和本发明的方法定位覆盖率比较示意图;图8(a)、(b)、(c)分别表示通信半径r=20m、25m、30m时两种方法的定位覆盖率与锚节点比例之间的关系,其中横坐标表示锚节点比例,纵坐标表示定位覆盖率。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本发明,应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围,在阅读了本发明之后,本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。本发明设计基于三维DV-Hop定位方法优化的水下传感器网络节点定位方法,该优化方法在计算未知节点的位置坐标阶段,进行锚节点组合有效性的判断,排除四点共面的锚节点组合;在计算未知节点的坐标后,针对节点的移动性,进行定位结果的修正处理,实现水下传感器网络节点精确定位。本发明所指的水下传感器网络节点呈三维空间分布(如图1所示),节点分为水面浮标节点、锚节点和未知节点,水下锚节点能和水面浮标节点直接通信,只要得到四个或四个以上水面浮标节点的位置信息即可完成锚节点定位。本发明结合三维DV-Hop定位方法,重新进行了优化设计,通过锚节点广播自身信息包,计算未知节点到锚节点的距离估计值,然后判断锚节点组合有效性,排除四个锚节点共面的组合,再结合距离估计值,计算未知节点的位置坐标;最后,利用局部区域位置修正方法,修正因水流造成的节点位置移动,得到精确的节点定位结果。本发明设计的节点定位方法如图2所示,虚线箭头标示了未优化的三维DV-Hop定位方法的关键步骤,实线箭头标示了本发明方法的关键步骤,虚框中标示的是本发明的主要优化设计部分。如图3所示,本发明的具体实施步骤如下:步骤1:锚节点广播包含自身位置信息和跳数的信息包,各个节点记录锚节点信息,得到距离各个锚节点的最小跳数。通过典型的距离矢量交换协议,每个锚节点都向距离自己一跳的邻居节点广播包含自身位置信息和跳数的信息包{x_i,y_i,z_i,h_i}。跳数h_i初始为0,邻居节点接收到信息包后将跳数加1,然后继续向自己的邻居节点广播,直到所有节点都获得各个锚节点的信息包。在这个过程中,节点忽略包含来自同一个锚节点的较大跳数的信息包,只广播包含最小跳数的信息包。这样,网络中所有节点最终获得距离各个锚节点的最小跳数信息。步骤2:锚节点计算平均每跳距离并将其广播至网络中,未知节点根据平均每跳距离和步骤1中得到的最小跳数计算与各个锚节点的估计距离;每个锚节点根据步骤1中得到的其它锚节点位置信息和相隔跳数后,根据式(1)计算平均每跳距离: HS i = Σ i ≠ j q ( x i - x j ) 2 + ( y i - y j ) 2 + ( z i - z j ) 2 Σ i ≠ j q h ij - - - ( 1 ) ]]> 其中,HS_i是锚节点i计算的平均每跳距离,(x_i,y_i,z_i)、(x_j,y_j,z_j)分别是锚节点i、j的坐标,h_ij是锚节点i与锚节点j之间的跳数(i≠j),q是网络中总的锚节点个数。锚节点将平均每跳距离作为一个校正值广播至网络中,每个节点接收到第一个校正值后立即转发,丢弃随后的所有其他校正值,以保证网络中的大多数节点从最近的锚节点接收到平均每跳距离,未知节点将接收到的平均每跳距离和第一阶段接收到的最小跳数相乘即可得到与各锚节点的估计距离。步骤3:每四个锚节点分别组合,记组合总数为N;步骤4:记当前组合序号为n,初始化n=1,取第一个锚节点组合;步骤5:判断四个锚节点是否共面,若共面,放弃该锚节点组合,转步骤6,否则转步骤7;在锚节点是否共面的判断中,引入空间向量理论,如图4所示,考虑四个锚节点的情况,已知锚节点L₁、L₂、L₃共面,若第四个锚节点与L₁、L₂、L₃共面,如锚节点L₄,则不能判断未知节点是M还是M′,因为M和M′到这四个锚节点L₁、L₂、L₃、L₄的距离相等。而当选取不在该平面上的锚节点,如L₄′或L₄′′,则能够唯一确定未知节点的位置。假设未知节点M得到了四个锚节点L₁、L₂、L₃、L₄的位置信息(x_i,y_i,z_i),i=1,2,3,4。根据空间向量理论可知:(1)如果向量L₁L₂、L₁L₃、L₁L₄的混合积为0,即: [ L 1 L 2 , L 1 L 3 , L 1 L 4 ] = ( x 4 - x 1 ) ( y 4 - y 1 ) ( z 4 - z 1 ) ( x 3 - x 1 ) ( y 3 - y 1 ) ( z 3 - z 1 ) ( x 2 - x 1 ) ( y 2 - y 1 ) ( z 2 - z 1 ) = 0 - - - ( 2 ) ]]> 则表明这四个锚节点在同一平面上,该情况下,节点位置估计将出现二义性,因此,舍弃该锚节点组合。(2)如果向量L₁L₂、L₁L₃、L₁L₄的混合积不为0,即式(2)≠0,则这四个锚节点判断为不共面。步骤6:判断表达式nD层立方格。(2)长度方向;从水域长度方向的一侧开始,离该侧水域边界距离不超过r(节点的通信半径)的未知节点为第1层,至少能与第1层任一未知节点直接通信的未知节点为第2层,依此向另一侧类推,共有N_L层。(3)宽度方向;从水域宽度方向的一侧开始,离该侧水域边界距离不超过r(节点的通信半径)的未知节点为第1层,至少能与第1层任一未知节点直接通信的未知节点为第2层,依此向另一侧类推,共有N_W层。按上述方法划分后,第k个未知节点所处的立方格区域可以用长度、宽度、深度方向的层数标记为(L_k,W_k,D_k)。首先,判断与第k个未知节点处于同一个立方格区域内的锚节点数是否不少于4个,若是,根据这些锚节点来修正第k个未知节点的定位结果。否则,按照各邻居立方格区域内水流速度与区域(L_k,W_k,D_k)内水流速度之差从小到大的顺序,将立方格区域(L_k,W_k,D_k)的邻居区域(L_k+1,W_k,D_k)、(L_k,W_k+1,D_k)、(L_k,W_k,D_k+1)、(L_k-1,W_k,D_k)、(L_k,W_k-1,D_k)、(L_k,W_k,D_k-1)依次排序,逐一加上这些邻居区域的锚节点数,直到锚节点数不少于4个,就不再继续添加锚节点。步骤12:定位结果修正,本轮定位结束。忽略缆绳自身因素的理想情况下,可以假定局部范围内各个节点(包括锚节点)缆绳与X、Y、Z轴的夹角分别近似相等。从而未知节点受水流作用产生的移动性可以用与未知节点Z坐标差值最小且距离未知节点最近的若干个锚节点的移动性来估算,进而修正定位结果。以四个锚节点为例,设节点位置为(x,y,z),z表示深度,设缆绳的长度为l。在t_i时刻:受水流i影响,锚节点L_j(j=1,2,3,4)(j表示锚节点的序号)的位置为(x_j,i,y_j,i,z_j,i),缆绳与X轴的夹角为α_j,i,与Y轴的夹角为β_j,i,与Z轴的夹角为γ_j,i。在t_i+1时刻:受水流i+1影响,锚节点L_j(j=1,2,3,4)(j表示锚节点的序号)的位置为(x_j,i+1,y_j,i+1,z_j,i+1),缆绳与X轴的夹角为α_j,i+1,与Y轴的夹角为β_j,i+1,与Z轴的夹角为γ_j,i+1。假定可忽略缆绳自身因素(弯曲、打结)的影响,此时,各节点的α、β、γ近似相等(如图5所示)。有z=lcosγ,从而受水流i影响,第j个锚节点的深度为:z_j,i=l_jcosγ_j,i,受水流i+1影响,第j个锚节点的深度为:z_j,i+1=l_jcosγ_j,i+1,可得到第j个锚节点受水流i+1和i影响后的深度比为:ntent="drawing" img-format="tif" inline="yes" orientation="portrait" wi="337"/>则第j个锚节点受水流i+1和i影响后的深度差与第j个锚节点受水流i影响后的深度比为: z j , i + 1 - z j , i z j , i = cos γ j , i + 1 - cos γ j , i cos γ j , i - - - ( 3 ) ]]> 令ntent="drawing" img-format="tif" inline="yes" orientation="portrait" wi="286"/>(h_j表示第j个锚节点受水流i+1和i影响后的深度差与第j个锚节点受水流i影响后的深度比),且Δz_j,i+1=z_j,i+1-z_j,i(Δz_j,i+1表示第j个锚节点受水流i+1和i影响后的深度差),得Δz_j,i+1=h_jz_j,i。已知锚节点j的深度z_j,i和深度差Δz_j,i+1,可求出深度比h_j(j=1,2,3,4)。对于要进行修正定位的未知节点M_k(k=1,2,...,p)(其中p表示网络中未知节点总数,k表示未知节点的序号),t_i时刻,其位置为(x_k,i,y_k,i,z_k,i),亦有Δz_k,i+1=h_kz_k,i(其中,Δz_k,i+1表示第k个未知节点受水流i+1和i影响后的深度差,z_k,i表示受水流i影响第k个未知节点的深度,h_k表示第k个未知节点受水流i+1和i影响后的深度差与第k个未知节点受水流i影响后的深度比),取 h k = 1 4 Σ j = 1 4 h j . ]]>缆绳长度l在XY平面的投影为d,如图6所示。缆绳投影d与X轴的夹角为α,与Y轴的夹角为β。d在X轴方向的分量为dx=zcosαtanγ,令s=cosαtanγ,则第j个锚节点受水流i+1和i影响后X轴方向的差值为:Δx_j,i+1=dx_j,i+1-dx_j,i=z_j,i+1s_j,i+1-z_j,is_j,i(j=1,2,3,4)xa0xa0xa0xa0(4)其中,dx_j,i表示第j个锚节点受水流i影响后缆绳长度在XY平面的投影在X轴方向的分量,dx_j,i+1表示第j个锚节点受水流i+1影响后缆绳长度在XY平面的投影在X轴方向的分量,s_j,i=cosα_j,itanγ_j,i,s_j,i+1=cosα_j,i+1tanγ_j,i+1。由上述四个式子可得到关于s_j,i+1和s_j,i的三组有独立解的方程组,求出三组中间解,取其平均值作为第k个未知节点的s_k,i+1和s_k,i。从而得到第k个未知节点受水流i+1和i影响后X轴方向的差值为:Δx_k,i+1=z_k,i+1s_k,i+1-z_k,is_k,ixa0xa0xa0xa0(5)其中,z_k,i表示第k个未知节点受水流i影响后的深度,z_k,i+1表示第k个未知节点受水流i+1影响后的深度,s_k,i=cosα_k,ixa0tanγ_k,i,s_k,i+1=cosα_k,i+1xa0tanγ_k,i+1。同理,d在Y轴方向的分量为dy=zcosβtanγ,令s′=cosβtanγ,则第j个锚节点受水流i+1和i影响后Y轴方向的差值为:Δy_j,i+1=dy_j,i+1,-dy_j,i=z_j,i+1s′_j,i+1-z_j,is′_j,i(j=1,2,3,4)(6)其中,dy_j,i表示第j个锚节点受水流i影响后缆绳长度在XY平面的投影在Y轴方向的分量,dy_j,i+1表示第j个锚节点受水流i+1影响后缆绳长度在XY平面的投影在Y轴方向的分量,s′_j,i=cosβ_j,itanγ_j,i,s′_j,i+1=cosβ_j,i+1tanγ_j,i+1。根据式(6),当j分别取1、2、3、4时可得到四个式子,基于这四个式子可得到关于s"_j,i+1和s′_j,xa0i的三组有独立解的方程组,求出三组中间解,取其平均值作为第k个未知节点的s′_k,i+1和s′_k,i。从而得到第k个未知节点受水流i+1和i影响后Y轴方向的差值为:Δy_k,i+1=z_k,i+1s′_k,i+1-z_k,is′_k,ixa0xa0xa0xa0(7)故从t_i时刻到t_i+1时刻,未知节点M_k的位置偏移量为(Δx_k,i+1,Δy_k,i+1,Δz_k,i+1)。通过计算出的偏移量的值来修正由式(1)计算出来的坐标值,得到t_i+1时刻未知节点M_k的定位结果为(x_k,i+Δx_k,i+1,y_k,i+Δy_k,i+1,z_k,i+Δz_k,i+1)。本发明方法的节点定位效果可以通过以下的仿真实验进一步说明:实验仿真:仿真内容分为两部分:首先,分别对三维DV-Hop方法和本发明的方法进行仿真比较,着重分析后者对定位精度的影响;然后,分析比较两者的定位覆盖率。仿真条件:Pentium(R)Dual-Corexa0CPUxa0E5200,Windowsxa0XP系统,MatlabR2008运行平台仿真结果:下面以归一化平均定位误差和定位覆盖率作为衡量定位方法的性能指标。设待定位的未知节点数为m,第k个未知节点的真实坐标为P_k,估计坐标为ntent="drawing" img-format="tif" inline="yes" orientation="portrait" wi="65"/>节点的通信半径为r。(1)归一化平均定位误差: Er = Σ k = 1 m | p k - p ^ k | mr - - - ( 8 ) ]]> (2)定位覆盖率:可实现定位的未知节点占未知节点总数的比例在100m×100m×100m的三维区域内布设500个节点,通过改变节点的通信范围来改变节点密度。未知节点和锚节点均随机分布。节点总数保持不变,各节点的通信半径r相同。在相同的场景下,通过改变锚节点数量和节点的通信半径研究本发明方法的性能,并与传统三维DV-Hop方法进行比较。为了减小随机误差,每次仿真都重复多次,取其平均值,以得到更精确的结果。(1)定位误差比较设总的仿真时间为100s,定位周期T(为了便于仿真,在该仿真中假设T=4s),定位误差取各个定位周期结果的平均值。图7(a)、(b)、(c)是周期性地运行三维DV-Hop方法和运行本发明的方法得到的定位误差比较示意图。图7(a)、(b)、(c)分别表示通信半径r=20m、25m、30m时两种方法的归一化定位误差与锚节点比例之间的关系,其中横坐标表示锚节点比例,纵坐标表示归一化平均定位的误差。从图7(a)、(b)、(c)可以看出,当通信半径一定时,随着锚节点比例的增大,三维DV-Hop方法和本发明的方法均能使未知节点定位误差随之减小。当锚节点比例较小时,本发明的方法定位误差略大于三维DV-Hop方法,但是随着锚节点比例的继续增大,本发明的方法定位误差逐渐低于三维DV-Hop方法。原因是当锚节点比例较小时,本发明的方法中用于修正定位的锚节点和未知节点距离较远,它们的位置变化差别较大,导致修正误差较大,且对锚节点组合有效性的判断作用较小。而随着锚节点比例的增大,用于修正定位的锚节点和未知节点距离较近,它们的位置变化接近,修正误差较小,且本发明的方法对锚节点组合有效性的判断作用增强;当锚节点比例一定时,通过对比图7(a)、(b)、(c)可知,通信半径越大,两种方法对未知节点的定位误差越小,不同的是本发明的方法定位更为精确,原因主要是通信半径的增大提高了网络连通性,增强了本发明的方法对锚节点组合有效性判断的作用,因此提高了未知节点的定位精度。(2)定位覆盖率比较图8(a)、(b)、(c)是三维DV-Hop方法和本发明的方法定位覆盖率比较示意图。图8(a)、(b)、(c)分别表示通信半径r=20m、25m、30m时两种方法的定位覆盖率与锚节点比例之间的关系,其中横坐标表示锚节点比例,纵坐标表示定位覆盖率。从图8(a)、(b)、(c)可以看出,当通信半径一定时,随着锚节点比例的增大,三维DV-Hop方法和本发明的方法均能使定位覆盖率随之提高,而且本发明的方法定位覆盖率提高更为明显;当锚节点比例一定时,通过对比图8(a)、(b)、(c)可知,通信半径越大,两种方法的定位覆盖率越高,不同的是本发明的方法定位覆盖率更高,这是因为在节点移动的情况下,节点之间的拓扑结构发生改变,三维DV-Hop方法受其影响比本发明的方法大。