其中:(x,y),(x,y)为锚节点的坐标,H为错节点和j(≠之间的跳数。 体动节点 图1不良节点示意图 Fig 1. Bad node map 位置M 图2经典的DHop算法定位示意图 Fig. 2. The schematic diagram of DV-hop algorithm of localization 2利用幅频矢量算法优化DV-hop算法 然 DV-hop算法对移动节点的硬件要求低,但定位误差较大,影响了它在井下的应用。文献⑨] 在研究井下定位系统的过程中提出一种误差较小的幅频矢量匹配定位算法,但该算法是基于对网络 拓扑范围内各点的幅频矢量测量与匹配实现的,需要记忆的幅频矢量库比较大,增加了网络的负荷 与移动节点的硬件复杂度。本研究结合两种算法,利用DV-hop算法先确定移动节点位置范围,再利 用幅频矢量算法提高定位精度,同时,对硬件的要求并没有大幅度提高 表1煤尘工业分析数据和元囊分析数据 Tab. 1 Coal industrial analysis data and element analysis data 工业分析 元素分析 编号 产地 May Any% Vad? FCad% Caay? Hda /% Naay% Oa% 1白庄1.545.6030.5662.2953.2039.430.95 2龙口1.852.8060.0235.3352.0740.880.860.156.04 3大柳塔9.335.2452.253.1848.1139.300.530.0612.00 4回坡底1.3032.4720.0246.2149.3731.500. 0.1018.46 上湾 21 12.84 在三条地震波激励下,屋脊、门梁和立柱节点侧向位移分布如图4所示。其中：( , ) i i x y ，( , ) j j x y 为锚节点的坐标, Hi 为锚节点 i 和 j (i  j) 之间的跳数。 锚节点 移动节点 不良节点 图 1 不良节点示意图 Fig.1. Bad node map 位置M’ 移动节点M 位置M” 1 2 3 4 5 0 图 2 经典的 DV-Hop 算法定位示意图 Fig.2. The schematic diagram of DV-hop algorithm of localization 2 利用幅频矢量算法优化 DV-hop 算法 虽然 DV-hop 算法对移动节点的硬件要求低，但定位误差较大，影响了它在井下的应用。文献[9] 在研究井下定位系统的过程中提出一种误差较小的幅频矢量匹配定位算法，但该算法是基于对网络 拓扑范围内各点的幅频矢量测量与匹配实现的，需要记忆的幅频矢量库比较大，增加了网络的负荷 与移动节点的硬件复杂度。本研究结合两种算法，利用 DV-hop 算法先确定移动节点位置范围，再利 用幅频矢量算法提高定位精度，同时，对硬件的要求并没有大幅度提高。 表 1 煤尘工业分析数据和元素分析数据 Tab. 1 Coal industrial analysis data and element analysis data 在三条地震波激励下，屋脊、门梁和立柱节点侧向位移分布如图 4 所示。 编号 产地 工业分析 元素分析 Mad/% Azd/% Vad/% FCad/% Cdaf/% Hdaf/% Ndaf/% Sdaf/% Odaf/% 1 # 白庄 1.54 5.60 30.56 62.29 53.20 39.43 0.95 0.14 6.28 2 # 龙口 1.85 2.80 60.02 35.33 52.07 40.88 0.86 0.15 6.04 3 # 大柳塔 9.33 5.24 52.25 33.18 48.11 39.30 0.53 0.06 12.00 4 # 回坡底 1.30 32.47 20.02 46.21 49.37 31.50 0.57 0.10 18.46 5 # 上湾 10.47 6.06 52.26 31.21 48.76 37.30 0.45 0.65 12.84