一种最优锚节点集合上的两重粒子群优化DV-Hop定位算法

当前粒子群优化的DV-Hop定位改进算法,网络中所有的锚节点都参与优化,但是一部分到未知节点估算距离误差较大的锚节点会引入大的定位误差。针对这种情况,首先提出了最优锚节点集合的概念;然后在定位过程中,应用离散粒子群算法构造了最优锚节点集合;最后在最优锚节点集合上应用连续粒子群算法对定位结果进行了优化。仿真实验表明,最优锚节点集合上的两重粒子群优化DV-Hop算法比DV-Hop和一次粒子群优化的DV-Hop明显提高了定位精度。     

复杂环境下的井下人员定位算法及仿真研究

研究井下人员准确定位问题,矿井环境十分复杂,受到大量噪声干扰,传统方法难以实现精确定位.为提高煤矿并下人员定位精度,将接收信号强度(RSSI)和混沌粒子群相算法结合,提出了一种改进RSSI的井下人员定位方法.算法首先根据接收信号强度初步确定井下人员与锚节点距离,然后采用最小二乘法对井下人员位置进行估计,并利用混沌粒子群对位置进行优化,进一步提高了定位精确度.结果表明,相对其它定位算法,改进RSSI算法提高了井下人员定位精度,非常适用于复杂环境下的井下人员定位.     

基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络(WSN)定位算法中的经典DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出一种基于粒子群优化修正平均每跳距离的DV-Hop优化算法.该算法在以下三个方面进行改进:对于每个锚节点平均跳距计算,加入各个锚节点权重;提出主节点定义,网络拓扑结构将被考虑得更加全面,更好地权衡局部和全局特点,以此方法计算节点估计距离;提出中心学习策略,加入逃逸因子,避免粒子陷入局部寻优,最后用改进的粒子群算法代替极大似然估计法定位节点坐标.通过Matlab仿真软件验证,与原始DV-Hop和PSO-DVhop比较,结果分析此算法具有优越性和可行性.     

基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法*

针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题,提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法首先利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正;然后根据全局和局部范围对锚节点的影响,选择最优平均跳距来估算距离;最后用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明,OPDV-Hop算法相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法,定位误差分别减小16%、11%和5%左右,其能够有效的降低估算距离误差,提高定位精度。     

基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法

传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

无线传感器网络中改进粒子群优化 ＤＶ-Ｈｏｐ 算法的研究

针对DV-Hop算法在节点处于不规则区域导致较大定位误差的问题,本文提出一种无线传感器网络中改进粒子群优化DV-Hop算法。首先,根据跳数值判断是否存在曲折路径。其次,利用每个未知节点的最大跳数值校正锚节点和未知节点间的平均一跳距离。最后,将禁忌搜索算法与粒子群算法结合代替最小二乘法对定位进行优化。仿真结果表明,在不规则区域下,改进算法与经典DV-Hop算法和其他文献中的定位算法相比,定位精度得到了有效提高。     

基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位改进

针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求,提出了一种DV-Hop改进算法,利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第三阶段使用粒子群优化的方法校正DV-Hop得到的估算位置。该算法不需要任何额外硬件设备和不增加通信量。仿真表明,改进的算法可以使DV-Hop的平均定位误差下降30%,并有效降低了成本。     

基于改进的粒子群算法在WSN节点定位中的研究

如何能够减小无线传感中的节点定位误差一直都是研究的热点。提出一种基于改进的粒子群优化算法以修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法,通过分析粒子间距离、双变异因子和权重设置改进了粒子群算法,改进后的粒子群算法减少了未知节点与锚节点间距离的估计误差。仿真实验表明,相对于DV-HOP算法,本文的算法可以有效地提高传感器节点定位精度。     

基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位

针对经典DV-Hop定位算法第3阶段计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位方法。首先分析DV-Hop算法误差大的原因,并将定位问题转换成未知节点坐标的优化问题,然后采用改进粒子群算法对问题进行优化,并引入收缩因子加快搜索速度和精度,找到全局最优未知节点坐标,最后在Matlab 2012平台上进行仿真实验。仿真结果表明,本文算法提高了传感器节点的定位精度,大幅度降低了定位误差。     

基于混合粒子群优化算法的DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位技术中DV-Hop算法的不足,利用混合粒子群优化算法对DV-Hop算法的位置估计进行校正,提出了一种CCPDV-Hop算法,该方法在不需要任何额外硬件设备和通信开销基础上,将未知节点定位问题抽象为高维最优化问题,并利用混合粒子群优化算法进行求解。仿真实验结果表明,改进的DV-Hop算法与传统方法相比,定位误差显著下降,定位精度和鲁棒性都有明显提高。     

节点分布对无线传感器节点定位性能的影响

为了提高无线传感器节点的定位准确性,针对当前算法没有考虑节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,提出一种考虑节点分布的无线传感器节点定位算法。分析节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,估计锚节点之间的实际距离和估算距离的误差,并采用DV-Hop算法进行初步定位,综合学习粒子群算法对DV-Hop算法的定位误差进行修正,采用多个实验对算法性能测试。实验结果表明,无论在节点分布均匀或分布不均匀条件下,该算法可以较好地修正DV-Hop算法定位误差,均明显提高了未知传感器节点的定位精度。     

改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器节点的定位精度,针对粒子群优化算法存在的问题,提出一种改进粒子群优化算法的无线传感器网络节点定位方法。根据锚节点选择准则,把上一代和当代节点位置的平均值作为下一代目标节点的参考节点,采用改进粒子群算法对节点的定位结果进行优化,在Matlab 2012平台上进行仿真对比实验。仿真结果表明,相对于标准粒子群算法,改进粒子群算法加快了定位速度,提高了无线传感器节点定位精度,应用范围更广。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的研究

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法锚节点数的比例与节点定位精度以及覆盖率密切相关的问题,在分析原算法的基础上对其进行改进。改进后的算法未知节点只接收限定跳数内的锚节点的信息,当未知节点接收到3个或3个以上锚节点的信息时对其进行定位,然后将已定位的未知节点升级为锚节点,新旧锚节点共同参与剩下的未知节点的定位。仿真结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率和定位精度。     

基于GPSO-DVHop的传感器节点定位方法

为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种分群粒子群优化（GPSO）算法修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法（GPSO-DVHop）。提出一种节点距离修正值策略,减少未知节点与锚节点间距离的估计误差,采用GPSO算法修正DV-Hop的节点定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能仿真分析。相对于对比传感器定位方法,GPSO-DVHop提高了传感器节点定位精度,仿真结果验证了GPSO-DVHop的有效性。     

遗传粒子群优化的DV-Hop定位算法

用常规粒子群改进的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最优而导致较大的定位误差,对此,提出了结合遗传粒子群的DV-Hop定位(GAPSO-DV-Hop)算法.首先根据最大理想跳数筛选锚节点,计算加权平均每跳距离,权重采用锚节点之间距离、最小跳数、以及通信半径构成;其次,用遗传机制改进粒子群算法以代替最小二乘法,所作改进包括使用前摄估计缩小粒子搜索范围、根据遗传算法中的交叉策略生成待交叉粒子队列,并在每次迭代后选取最差个体做动态变异.仿真结果表明,在相同环境下,所提GAPSO-DV-Hop算法的定位精度明显高于常规DV-Hop算法以及其他对比算法.     

距离误差加权与多通信半径的蝙蝠优化定位算法

传统DV-Hop定位算法存在明显的定位误差,改进的粒子群优化算法由于易陷入局部最优、局部收敛过慢等问题无法满足节点的定位精度要求.针对于此,通过设置跳数阈值优选锚节点以排除异常锚节点对定位精度的干扰;引入多通信半径广播方法修正最小跳数;采用距离误差和跳数归一化思想修正平均跳距;通过利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等三方面改进蝙蝠算法,并利用改进的蝙蝠算法定位未知节点.仿真结果表明,相比传统DV-Hop、BIDV-Hop、GAPSODV-Hop等3种算法,本文改进的定位算法有效降低了定位误差,提高了定位精度.     

基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络无需测距的DV-Hop定位算法中,利用最小二乘法进行节点定位时存在较大误差的问题,提出了一种改进的DV-Hop智能定位算法。首先在详细分析DV-Hop算法中最小二乘法原理的基础上,将定位问题转化成全局最优化问题;其次根据人工蜂群算法计算最优化问题的优势,结合定位具体问题,提出了一种自适应人工蜂群算法;最后将改进的人工蜂群算法运用到DV-Hop算法未知节点的坐标估计阶段实现定位。仿真实验表明,改进的定位算法与最小二乘法及基于传统人工蜂群算法的DV-Hop算法相比,在不同锚节点比例和不同节点数的情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。