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。     

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。     

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.     

无线传感器网络节点定位的仿真研究

研究无线传感器网络(WSN)节点定位精度问题,针对当前单一节点定位算法的定位误差大的难题,更好的满足WSN的低成本、低功耗要求,提出一种DV-Hop算法和粒子群优化算法相结合的WSN节点定位方法。首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点与锚节点之间的距离进行估计,然后采用粒子群优化算法对未知传感器节点坐标进行校正,在不增加额外硬件的条件下,提高节点定位精度。在Matlab平台上进行仿真,结果表明,在相同条件下,改进的组合算法提高了传感器节点定位的平均精度,而且为WSN的节点定位优化设计提供了参考,是一种可行的WSN节点定位的解决方案。     

基于自适应粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

针对无线传感器网络节点定位中DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出了一种改进DV-Hop算法,该算法引入跳距误差加权策略,改进平均每跳距离计算方法,使其更好地反映网络的平均每跳距离的实际情况,有效地降低了无线传感器网络中无需测距算法的定位误差。同时引入自适应粒子群优化算法来校正改进DV-Hop的估计位置的方法。仿真结果表明,本算法在定位精度和节点覆盖率上明显优于基于PSO校正的DV--Hop算法和传统的DV-Hop算法,证明该算法在一定程度上提高了DV-Hop算法对无线传感器网络的容错性,具有更好的适用性。     

免疫粒子群优化的DV-Hop定位算法

DV-Hop算法在定位过程中,由于信标节点与待定位节点之间的距离估算存在较大的定位误差,使得定位精度不佳。将免疫机制引入粒子群算法中,提出了免疫粒子群优化的DV-Hop算法。利用免疫粒子群算法优化待测节点的位置坐标,当PSO算法陷入局部最优解时,通过免疫抗体的选择、促进和抑制机制产生新的粒子空间,使该算法跳出局部最优值,收敛于全局最优解。MATLAB仿真实验表明,在相同实验环境下与经典的DV-Hop算法和常规的粒子群改进的DV-Hop算法比较,所提算法有效地降低了定位误差。     

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。     

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.     

基于改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位

针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)算法中最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进粒子群算法与DV-Hop的融合算法。首先从粒子速度、惯性权重、学习策略、变异方面对粒子群算法进行改进,增强算法跳出局部最优的能力,提高迭代后期算法的搜索速度;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进粒子群算法优化节点的定位结果。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法的DV-Hop改进算法(MPSO1-DV-Hop)和基于改进型粒子群优化的DV-Hop算法(MPSO2-DV-Hop),该算法的定位精度高,稳定性好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场景。     

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MPSO-DV-Hop的无线传感器节点定位

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。     

一种改进的无线传感器网络DV-Hop定位算法在煤矿井下漏电事故中的应用

煤矿井下输电线路的实时监测中,漏电故障定位是供电系统保护的重要研究课题。针对井下无线传感器网络定位算法存在不准确的问题,提出了一种改进DV-Hop节点定位算法。首先通过计算锚节点组成的三角形面积,排除面积极小的锚节点组,避免锚节点近似共线的情况,完成了锚节点的优选方案;此外在粒子群算法的基础上结合遗传算法和混沌理论,提出了一种遗传混沌粒子群优化算法;最后利用改进的粒子群算法对DV-Hop算法定位得到的节点位置进行校正。经过仿真实验表明在相同的网络环境下,与传统DV-Hop算法相比,改进算法能够更有效地提高定位精度,从而更加准确地监测到煤矿井下漏电事故位置。     

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。     

基于矢量和粒子群优化的传感器网络节点定位

在DV-Hop基础上设计了一种综合算法。利用节点间估计距离和测量距离的差异构建位置校正矢量,以锚节点为簇头对节点分簇,建立距离误差总和的目标函数。由锚节点利用改进的粒子群优化方法求解最小化问题,得到所有成员节点的校正步长。节点将其与位置校正矢量的乘积作为自身位置的校正值。再利用相邻簇的边缘节点之间相对位置进行附加位置校正。仿真结果证明,该算法可以将DV-Hop的定位误差下降75%,并且适用于稀疏网络。     

基于邻节点空间顺序序列优化的DV-Hop定位算法

针对典型的DV-Hop定位算法中未知节点在计算与信标节点间距离时估算的不足,在DV-Hop算法的基础上提出了一种优化定位精度的算法。考虑并分析了未知节点与信标节点的路径中相邻三个节点的通信边组成的夹角对计算距离的影响,提出了一种基于“邻节点空间顺序”序列标号法计算夹角的方案,实验仿真验证了该优化定位算法的有效性和可行性。     

无线传感器网络DV-hop定位改进算法

提出了一种改进的DV-Hop定位算法,通过对DV-Hop算法的局部优化,减小了定位计算量,并使得改进的DV-Hop算法对不规则形状的节点分布网络具有较强的适应性,克服了原算法只适用于各向同性网络的不足。仿真结果表明,改进的DV-Hop算法减小了用于定位的通信开销,提高了定位精度,从而验证了改进的DV-Hop算法能够适用于节点不规则分布的异性网络。     

基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络定位问题本质上是一个基于不同的距离或路径测量方法的优化问题.第一次提出了基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法GASA-Hop,它是将遗传模拟退火算法作为DV-Hop的后期优化.其中,DV-Hop用来估计未知节点与锚节点的测量距离,GASA用来最小化与DV-Hop相关的适应度函数.仿真结果表明,本算法定位精度高、条件简单,比较适合无线传感器网络的节点定位.     

基于最优跳距处理策略的无线传感器网络智能定位算法

针对传统DV-Hop算法存在较大定位误差及忽略锚节点自身误差的问题,提出了一种基于最优跳距处理策略(PSOHD)的智能定位算法。该策略充分考虑了网络拓扑结构和锚节点自身误差对定位精度的影响,首先对锚节点引入两个通信半径,并分别统计每个锚节点通信半径范围内的节点数;然后采用加权最小二乘估计修正锚节点间的平均跳距;最后对用于未知节点位置估计的平均跳距进行筛选并加权处理。另外在定位阶段引入了粒子群优化(PSO)算法对未知节点进行定位。仿真结果表明,在适当增加节点能量消耗的条件下,改进算法的定位精度有明显改善,是一种可行的无线传感器网络(WSN)节点定位的解决方案。     

基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进

针对无线传感器网络无需测距依赖的DV-Hop定位算法节点定位精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入到DV-Hop算法的设计中,提出了一种ABDV-Hop(Artificial Bee ColonyDV-Hop)算法。该算法在传统DV-Hop算法的基础上,利用节点间的距离和锚节点的位置信息,在DV-Hop算法的最后阶段,通过建立目标优化函数,实现对未知节点坐标的估计。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上,改进算法能有效降低定位误差。     

融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop定位算法中跳距计算不精确以及最小二乘法求解不能达到最优无偏状态导致定位不准确的问题,提出一种融合正余弦优化与跳距优化的DV-Hop定位算法,并给出了最优化锚节点的概念。该算法首先选取每个未知节点周围所有锚节点中平均跳距最小的锚节点作为最优化锚节点;然后选取其余任一锚节点与未知节点构成三角形,将最优化锚节点到未知节点的边作为三角形中的最优化边;其次利用余弦定理计算其余锚节点到未知节点的距离,达到优化跳距的目的;最后利用正余弦优化算法改进最小二乘法,利用正余弦函数的波动性寻找未知节点的最优位置。实验结果表明,该算法相比于传统DV-Hop定位算法和DV-Hop改进算法,定位误差明显降低。