共查询到19条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
2.
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。 相似文献
3.
节点定位技术是无线传感器网络的关键技术,为减小DV-Hop算法的节点定位误差,提出一种多子群粒子群(MPSO)算法优化DV-Hop的节点定位算法(MPSO-DV-Hop)。通过设置门限值修正节点间的跳数,提高了跳段距离估算精度,DV-Hop的第3阶段引入MPSO算法,对节点定位误差进行校正,通过引入多子群加快算法收敛速度,提高DV-Hop算法的节点定位精度,在MATLAB2008平台上对算法仿真分析。结果表明,MPSO-DV-Hop算法在不增加成本情况下,提高了传感器的节点定位精度,具有较高的应用价值。 相似文献
4.
5.
6.
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。 相似文献
7.
8.
针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用粒子群优化算法对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量。最后将仿真实验结果与改进DV-Hop算法进行比较,表明基于PSO算法优化的改进DV-Hop定位算法在优化性能上有所改进,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。 相似文献
9.
针对距离矢量-跳数(DV-Hop)算法第三阶段中最小二乘法定位精度低的问题,提出一种蝙蝠-拟牛顿混合算法与DV-Hop算法融合的定位算法.首先对蝙蝠算法进行两点改进:1)根据蝙蝠个体的适应度值自适应调节随机向量β,使得脉冲频率具有自适应能力;2)利用当前迭代之前所有最优个体的平均位置来引导蝙蝠移动,使得速度具有变异性能;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进蝙蝠算法得出节点的估计位置,再利用拟牛顿算法以估计位置为初始点继续搜索节点位置.仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法和基于蝙蝠算法的DV-Hop改进算法(BADV-Hop),该算法的定位精度大约提高了16.5%、5.18%,且稳定性更好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场合. 相似文献
10.
在无线传感器网络免于测距的定位算法中,DV-Hop算法是典型算法之一,蚁群粒子群算法(ACOPSO)通常被用来作全局优化;为了降低定位误差,提高定位精度,新算法先用DV-Hop算法估量未知节点与锚节点的测量距离,蚁群粒子群算法(ACOPSO)作后期优化,最小化DV-Hop的适应度函数,从而实现基于不同的距离或路径测量方法的优化;经过Matlab仿真分析表明,在相同的仿真环境中,新算法产生的平均定位误差比EV-Hop算法和基于粒子群的定位算法产生的平均定位误差更低,有效地提高了定位精度. 相似文献
11.
12.
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. 相似文献
13.
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. 相似文献
14.
15.
Landweber电容层析成像ECT图像重建算法与粒子群优化算法PSO结合后能够进一步提高成像质量,但标准粒子群优化算法用于图像重建优化时存在陷入局部最优的现象。针对该问题,提出一种基于改进粒子群优化结合Landweber算法的电容层析成像图像重建算法。新算法在Landweber算法的基础上加入改进的惯性权值指数衰减粒子群优化策略,通过增加以指数规律衰减的粒子速度更新公式的约束因子,以保证算法在开始阶段具有较强的全局寻优能力,而在后期具有较强的局部寻优能力,从而实现对Landweber算法初始重建结果的进一步优化,以提高重建图像的质量。为验证新算法的有效性,选取较典型的LBP、改进Tikhonov迭代算法及Landweber图像重建算法,完成了ECT图像重建的对比实验。仿真结果表明,相对于其他算法,对于常见的几种流型,新算法在重建图像的主观及客观质量方面均有明显提高。 相似文献
16.
基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究粒子群算法优化问题,由于标准粒子群优化算法(PSO)在高维复杂函数优化中易早收敛,影响全系统优化。为改进的混合粒子群优化算法,提出了一种基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法(CDEHPSO)。把基于Logistic映射的混沌序列引入到种群初始化操作中。在算法进化过程中,通过一种粒子早熟判断机制,在基本粒子群优化算法中引入了差分变异、交叉和选择操作,对早熟粒子个体进行差分进化操作,从而维持了种群的多样性并有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,相比于粒子群优化算法和差分进化算法(DE),CDEHPSO算法具有收敛速度快、搜索能力强的优点。 相似文献
17.
针对粒子群算法(PSO)易早熟收敛、逃离局部最优能力差、精度低等缺点,提出一种基于灰狼优化的反向学习粒子群算法。该算法对最优粒子采用反向学习策略产生反向解,扩大种群的搜索范围,增强了算法的全局搜索能力;对其非最优粒子采用新型社会学习方式,提高其搜索效率和开采性能;同时,针对PSO收敛精度较低的问题,引入灰狼优化算法,并对其收敛因子产生扰动,平衡算法全局和局部搜索性能并提高其精度。在CEC2017测试函数上进行仿真实验,结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在收敛精度和收敛速度上有显著提升,且其性能明显优于标准粒子群算法。 相似文献
18.
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。 相似文献