基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大、精度低等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数,提高DV-Hop算法定位精度。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略对传统麻雀搜索算法进行改进,并用其取代最小二乘法来计算网络中未知节点的位置,从而提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明：与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。     

锚节点选择和距离修正的DV-Hop定位算法

为了更好地解决DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种改进DV-Hop定位算法;首先利用共线性阈值选取锚节点参与位置估计;然后对实际距离和估计距离的误差采用最小二乘法校正锚节点的平均跳距,再用加权修正距离值;考虑到未知节点到锚节点路径与锚节点间路径有重合的情况,用算术平均值计算平均跳距;最后采用二维双曲线定位算法来提高定位精度;仿真结果表明,与传统DV-Hop相比,改进算法在定位稳定性、覆盖率和定位精确度方面都得到了提高.     

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。     

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.     

基于距离修正及灰狼优化算法对DV-Hop定位的改进

无线传感器网络在实际应用中普遍存在节点布设不均匀的状况,导致使用经典DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法实现节点定位存在较大的误差。为了提高定位精度,提出基于测距修正及灰狼优化算法的改进策略。首先,针对未知节点到每一目标锚节点的平均每跳距离校正值,采用一种相似路径搜索算法获得网络内一条最相似锚节点对间的多跳路径用于确定该值,以期提高未知节点到锚节点距离估计值的精度;进而,在使用Lateration算法获得未知节点初始位置后增加改进的灰狼群体智能算法优化步骤,以期提高定位精度。仿真实验结果显示,所提出的改进策略相对经典DV-Hop定位方法以及典型的改进方法,提高了对网络拓朴变化的鲁棒性,定位精度有了显著改善。     

基于跳距优化的改进型DV-Hop定位算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络节点定位的关键技术之一.传统DV-Hop定位算法节点定位,因跳数计算和跳距估计产生偏差,影响定位误差,为了提高定位精度,提出一种改进型定位算法.改进算法引入多通信半径方法细化节点间的跳数,计算未知节点平均跳距时,剔除孤立节点,并对利用锚节点得到的平均跳距进行加权归一化处理,使得未知节点定位精度提高.仿真结果显示,改进算法在不明显提高算法复杂度与通信量的基础上大大提高了定位精度.     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

无线传感器网络DV-Hop定位算法的改进

在传统DV-Hop算法中,未知节点仅接收最近锚节点估计的平均跳距,增加了平均跳距估计误差,导致定位误差较大。针对该问题,提出一种改进的DV-Hop算法。该算法在计算未知节点到各锚节点的跳数和距离时,对未知节点接收的多个锚节点的跳段距离进行加权,获得较优平均跳距。同时修正定位得到的未知节点坐标,将已定位的未知节点升级为锚节点,并参与到其他未知节点的定位中。Matlab仿真结果表明,改进算法的定位精度比传统DV-Hop算法提高了10.26%~15.38%,较冯江等人提出的改进算法(计算机工程,2012年第19期)提高了2.0%~3.78%。覆盖率比传统DV-Hop算法提高了8.6%~12.7%,较张静等人提出的改进算法(计算机应用,2011年第7期)提高了约1.3%。     

基于改进麻雀搜索算法的3DDV-Hop定位算法

针对经典3DDV-Hop算法定位精度不高的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法优化的改进的3DDV-Hop算法。算法首先通过多通信半径优化传感器节点之间跳数,并且在平均跳距计算过程中引入动态加权因子提高平均跳距计算精度,最后利用改进后的麻雀搜索算法替代最小二乘法计算未知节点坐标,将未知节点坐标计算问题转化成改进后的麻雀搜索算法寻优问题。经过matlab仿真验证,改进算法对比于经典3DDV-Hop算法和相关算法,定位精度得到有效提高。     

一种基于跳数修正的DV-HOP定位算法

节点定位技术是无线传感器网络的关键支撑技术之一,传统DV-Hop定位算法中节点间跳数只以整数增加,从而降低了定位精度。针对传统定位算法定位误差较大的问题,提出了一种新的基于跳数修正的DV-Hop定位算法。该算法从两方面进行了改进:对锚节点间的跳数进行修正,使得跳数不再只是整数;对未知节点与锚节点间的跳数进行修正,使得未知节点与锚节点之间的估计距离更加准确。最后,对传统算法和改进算法的性能进行了仿真,结果表明在不增加额外硬件开销的前提下,改进算法可以有效地提高定位精度。