基于测距修正和蝙蝠优化的改进DV-Hop定位算法

本文对DV-Hop算法定位误差大的问题进行研究。针对DV-Hop算法在求解平均跳距和未知节点位置两个阶段的缺陷，提出一种基于测距修正和蝙蝠优化的改进DV-Hop定位算法。首先，采用最小均方误差准则求解锚节点间的平均跳距，并添加校正因子减小测距误差；其次，利用混沌映射策略初始化种群并设置阈值M控制映射的次数，采用速度加权策略控制搜索的步长，增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力；最后，使用改进蝙蝠算法确定未知节点的位置。仿真结果表明，提出的定位算法具有更高的定位精度，相比DV-Hop算法、BADV-Hop算法、PSODV-Hop算法分别提升了32.35%、18.80%、8.16%。     

DV-Hop优化算法的性能分析与比较

DV-Hop算法是无线传感器网络中一种典型的非测距节点定位方法,在介绍基本DV-Hop算法原理的基础上,分析了其定位产生误差的原因。目前常见DV-Hop的优化算法主要是面向3个方面进行改进,分别为锚节点平均跳距的计算,未知节点平均跳距的估计,位置的优化求解。对基本的DV-Hop算法进行逐步分析,对常见的DV-Hop优化算法分类并对其理论分析比较,针对每一步骤的优化策略进行仿真实验,进而得到一种较好的优化策略,为后续的研究和改进提供指导。     

融合跳距修正与麻雀搜索的改进DV-Hop算法

针对WSN节点定位中DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,深入分析产生误差的原因,提出了一种基于跳距改进和麻雀优化DV-Hop定位算法(ISSA-DH)。该算法首先通过通信半径细化精确跳数,并添加加权修正因子来降低平均跳距的误差;然后通过估计距离和实际距离的偏差量进一步加权修正跳距;再利用改进的麻雀算法取代最小二乘法,把无线传感器的定位问题转化为求解最优问题,进而得到未知节点的位置。通过仿真,在不同的条件下ISSA-DH算法较DV-Hop算法和改进算法（DCAI DV-Hop）定位误差平均下降50.3%、34.3%,证明ISSA-DH算法能够有效减少定位误差。     

融合测距修正和哈里斯鹰优化的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法在无线传感器网络节点定位时精度偏低的问题，本文提出了一种基于测距修正和哈里斯鹰优化算法的DV Hop改进算法。该算法采用多通信半径调整网络节点最小跳数，利用最小均方差和权重因子优化网络节点平均跳距，采用改进的哈里斯鹰算法替代最小二乘法进行位置计算，引入Tent混沌映射、精英群体制度和正余弦优化策略以避免算法过早陷入局部优化，通过最优解求解得到网络节点近似坐标值。仿真结果表明，在不同条件下，改进算法与传统DV-Hop算法和ABCDV-Hop算法相比能够具有更好的定位能力，节点定位误差平均下降20.13%和7.74%，定位精度较高。     

路径相似度因子在DV-Hop改进中的应用

经典DV-Hop方法在非均匀分布网络中存在节点间距离估计误差较大以及节点定位精度低的问题。引入节点间多跳最短路径相似度因子的计算规则,用于在距离估计步骤中修正节点的每跳平均距离值,并在位置计算步骤中选择参与定位计算的信标节点;使用改进的模拟退火(SA)算法对节点初始位置进行优化。仿真表明,所述改进策略在随机生成的网络拓扑结构条件下,相对于经典DV-Hop算法平均可降低约20%的定位误差,相对于既有的先进改进方法平均可降低约4%的定位误差,表现出良好的定位性能。     

基于测距修正和蜜獾优化的改进DV_Hop定位算法

针对传统DV_Hop算法在无线传感器网络中定位精度不足的问题,提出一种基于测距修正和蜜獾优化的改进DV_Hop定位算法。首先,通过多通信半径细化节点间最小跳数;其次,利用最小均方差准则与修正因子减少跳距误差;最后引入全局寻优性能优异的改进蜜獾算法代替最小二乘法计算未知节点坐标,进一步降低计算误差。经网络仿真验证,在不同条件下,优化算法较传统DV_Hop算法和改进算法（PDDV_Hop）定位误差平均下降16.62%、3.92%,能够有效地提高定位精度,且优化算法定位精度受锚节点数量影响较小,可在保证定位精度的前提下降低锚节点部署成本。     

基于网络跳距修正的DV-Hop定位算法

针对DV-Hop算法在网络拓扑结构不规则的环境中存在较大误差的问题,提出改进的DV-Hop算法,该算法通过引入全网平均每跳误差修正值获得未知节点到锚节点的有效距离,可避免后续计算过程中误差的累积。利用MATLAB7.5.0仿真平台对DV-Hop算法和改进算法进行仿真分析的结果表明,在没有增加通信开销的基础上,随着锚节点所占比例的增加,改进后的DV-Hop算法比原DV-Hop算法在定位精度、覆盖率及稳定性上都得到了大大提高。     

基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络定位研究

为解决传统DV-Hop算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络(WSN)定位方法。首先,构建WSN协同定位模型,并将传统蝙蝠算法与元胞自动机进行融合取代DV-Hop算法中的最小二乘法来计算网络中未知节点的位置,提高算法的搜索能力;其次,引入小生境技术和个体灾变机制,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;最后,通过仿真实验进行性能对比分析。实验结果表明,所提算法在节点呈随机分布、C型分布和O型分布的情况下均能够有效实现对未知节点的准确定位,且定位精度和收敛速度均优于对比算法;所提算法的定位精度随锚节点总数、锚节点比例以及通信半径的增加而增加,随传感器测距误差增加而减小。     

对跳距重估与最小跳数修正的DV-HOP算法

针对无线传感器网络DV-HOP算法中存在因平均跳距与最小跳数估计不准而引起的定位误差问题,提出了利用锚节点间距离对锚节点的平均跳距重估以及实现对待定位节点到锚节点最小跳数修正的DV-HOP算法。首先通过锚节点间实际距离与锚节点平均每跳距离与最小跳数乘积的误差值,来实现对待定位节点距离最近的锚节点平均跳距进行重估;并通过修正后的锚节点平均跳距来求出理论锚节点间最小跳数,求出理论最小跳数和实际最小跳数比值的修正系数,并通过修正系数实现对待定位节点的最小跳数修正,最后求出待定位节点到锚节点的距离,采用最小二乘法来计算出待定位节点的位置。仿真表明,改进的DV-HOP算法能降低节点定位的误差,提高定位的精度。     

基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法

针对DV-HOP算法中信标距未知节点越远其测距误差越大的问题,提出了一种基于三角不等式的加权双曲线定位DV-HOP算法。该算法在计算信标间的距离和未知节点到一跳信标距离的基础上,利用三角不等式对未知节点到多跳信标的距离进行约束,以减小测距误差。在双曲线定位过程中引入一个与距离成反比的权值,以降低测距误差对节点定位精度的影响。仿真实验表明,在相同的条件下,与DV-HOP及相关改进算法相比,定位精度分别提高了13%和7%以上,且稳定可靠、易于实现。     

基于 IDBO-ARIMA 的电力变压器振动信号预测

为解决电力变压器振动信号因非平稳特性而导致难以预测的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法的差分整合移动平 均自回归预测模型。 首先,利用 ADF 检验和 KPSS 检验对变压器原始振动信号进行平稳性检验,若不平稳则进行差分处理直至 信号平稳。 其次,通过在蜣螂优化算法中引入周期突变机制以提升算法的寻优能力,并利用改进后的蜣螂优化算法对差分整合 移动平均自回归模型参数 p 和 q 进行定阶,实现对变压器振动信号的预测。 最后,利用某个 0. 4- / 0. 4-kV,15-kVA 三相双绕组 干式变压器实际采集的振动数据,验证所提出模型的有效性。 仿真结果表明,该模型的平均绝对百分比误差可达 3. 77%,而差 分整合移动平均自回归模型、长短时记忆网络、循环神经网络和卷积神经网络的平均绝对百分比误差分别为 5. 34%、4. 74%、 5. 03%、5. 40%。 因此,所提出的模型可以实现变压器振动信号的精准预测。     

采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法

由于无线传感器网络定位成本较高,精度不能满足要求以及通信和计算开销过大等问题,提出一种针对定位各阶段实施误差抑制措施的接收信号强度指示(RSSI)测距的协作定位算法。测距阶段通过周期性测量获得模型动态参数,采用相对误差系数对RSSI测距进行校正,定位阶段则基于泰勒级数扩展线性最小二乘方法实现位置估计,采取残差加权法优化位置坐标,减小非视距(NLOS)的不利影响。引入协作定位,将符合要求的节点升级为参考节点参与定位计算,进一步提高定位覆盖率和精度。实验结果表明,所提算法精度接近基于真实坐标的泰勒级数扩展LS算法,相同条件下的精度远高于传统估计算法。节点最大定位误差为0.15,最小定位误差为0.08,网络节点平均定位误差为0.109,能够满足大规模无线传感器网络(WSN)的定位需求。     

基于动态贝叶斯 LS-SVM 的水下节点移动预测定位算法

针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯 LS-SVM 的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作 为训练集;利用贝叶斯证据框架构建贝叶斯 LS-SVM 模型,将未知节点与信标节点之间的跳数向量作为测试集;将测试集代入 到训练好的贝叶斯 LS-SVM 模型中来确定节点之间的距离,进而建立节点与信标节点距离矩阵的方程并利用最大似然估计法 对未知节点坐标进行估算;最后,通过循环迭代的方式对所有未知节点进行定位的同时使用自适应增减算法动态调整模型参数 和预测模型,以适应数据的动态变化;实验结果表明,该算法相同的节点密度下相较于 SLMP 算法、RTLC 算法、NDSMP 算法以 及 MPL 算法的平均定位误差分别降低了 24. 77%、22. 25%、3. 1%、6. 5%,有效地实现了水下未知节点的动态定位。     

一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法

在面向一些大型商超、医院、教学楼等大规模室内多层结构定位中,针对多层WSN结构的非测距定位问题,提出一种基于改进天鹰的三维室内多层结构定位算法IAODV HOP算法。首先,为节点划分3类通信半径以细化跳数,同时利用最小均方差和权重因子修正节点的平均跳距。其次,用IAO算法对未知节点坐标进行寻优,通过佳点集策略对种群初始化,解决天鹰算法因初始种群随机分布而导致的种群的质量和多样性难以保证的问题,并且在局部搜索中加入黄金正弦的搜索策略完善种群的位置更新方式,增强了算法的局部搜索能力。通过仿真实验,本文所提算法IAODV HOP相较于传统3D DV Hop、PSO 3DDV Hop、N3 3DDV Hop以及N3 ACO 3DDV Hop算法,归一化平均定位误差分别下降7033%、6267%、64%、5367%,表现出更优的性能,具有更好的稳定性和更高的定位精度。