DV_hop算法，在不同节点密度和信标节点密度下的定位误差

本算法是DV_hop算法的改进型，对于不同的信标节点比例情况下，定位误差的对比；已经随着网络节点密度变化，定位误差的变化趋势图。 针对于 最大使然估计的方法修改于牛顿迭代的方法，提高定位精度

function [ MSEVARbadnode] = DV_hop（AreaSizeNodeCountBeaconPerRangeCom）;
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% function: DV_hop 算法 
% Inputs:
%       AreaSize        -- 节点布置区域大小，建议为正方形，单位为 m
%       NodeCount       -- 节点的总数量 = 信标节点 + 未知节点
%       BeaconPer       -- 信标节点的密度（以%表示占总节点数的比例）
%       RangeCom        -- 节点间通信距离，单位为 m，保持和 AreaSize 一致
% Outputs:
%       MSE           -- 某一信标节点密度参数下，均方误差 MSE
%       VAR         
%       badnode       -- 不能定位的点的个数
%
% Notes: Copyright by zxy in fuzhou . china . 2011 03 10 
%        Any problem conact with zhou2090@126.com
%       
%
% revsion 1.0       2011 03 11 23:11       初始版本
% revsion 1.1       2011 03 11 23:41       输入参数变化的情况下
%=======================================================
switch nargin
    case 0 AreaSize  = 100;
            NodeCount = 100;
            BeaconPer = 10;
            RangeCom  = 20;
    case 1 NodeCount = 100;
            BeaconPer = 10;
            RangeCom  = 20;
    case 2 BeaconPer = 10;
            RangeCom  = 20;
    case 3 RangeCom  = 20;  
end

% 是否利用 已存储的数据进行仿真？
Flag_quick = 0;
if Flag_quick == 1
    UNnode = load（‘UNnode_new.mat‘）; 
    UNnode = UNnode.UNnode;
else
    % 生成 topo 无线传感器网络的节点 分布拓扑图 均匀随机分布
    [ topo_BEtopo_UN ] = topology（AreaSizeNodeCountBeaconPerRangeCom）;

    % 设置信标节点、未知节点的相关信息：如跳数、距离等
    [ BEnode UNnode Distance_all] = hops_all（ topo_BE topo_UN RangeCom）;
    
    % 利用线性方程组 进行求解
    [ UNnodebadID ] = LS（ UNnodetopo_BERangeCom）;
end

% 实际位置和定位位置的误差 ERROR
for i=1:length（UNnode）
    error（1i） = abs（ UNnode（i）.X - UNnode（i）.estX ）;
    error（2i） = abs（ UNnode（i）.Y - UNnode（i）.estY ）;
    error（3i） = （error（1i）^2 + error（2i）^2）^0.5;
end

% ------------------------------------------
% 定位误差的 均方值
% 对于不能定位的点，不能考虑到误差中所以将他们的误差设置为0即不影响误差
%   但是 求平均的时候 注意分母应该为 N - length（badID）
for j=1:length（badID） 
    error（3badID（j）） = 0;      
end
alpha = 1;
if length（UNnode） - length（badID）~=0  
    % 定位误差的 均方值
    MSEtemp = sum（ error（3:） ）; 
    MSE = MSEtemp/（length（UNnode） - length（badID））;
    % 定位误差的 方差值
    % 这里的方差是有误差的，因为有些badnode的error设置为0，这对MSE没有影响，
    % 但有VAR，是有影响的，所以参考意义不大
    VAR = var（error（3:） ）;    
else
    % 若所有的点都不能定位则认为，最大误差为100%*RangeCom
    disp（‘all the note can not locate...‘）;
    MSE = alpha * RangeCom;
    VAR = alpha * RangeCom;
end
% 不能定位的节点数
badnode = length（badID）;



%{
% 画出定位误差分布图
figure（2）;
plot（error（3:）‘r-‘）;
xlabel（‘ 未知节点 个数 编号 ‘）;
ylabel（‘ 各个未知节点的定位误差 /m ‘）;
hold on;
title（‘定位误差‘）;
%}

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2956  2011-03-18 10:51  DV_hop_new\DV_hop.m

     文件       6554  2011-03-18 13:22  DV_hop_new\hops_all.m

     文件       4080  2011-03-18 10:50  DV_hop_new\LS.m

     文件       7270  2011-03-18 13:17  DV_hop_new\MSE.fig

     文件        588  2011-03-12 11:28  DV_hop_new\test_verify_dis.m

     文件       2921  2011-03-18 10:32  DV_hop_new\topology.m

     文件       1541  2011-03-12 11:30  DV_hop_new\verify_distance.m

     目录          0  2011-03-23 17:24  DV_hop_new

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