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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
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基于平均跳距估计和位置修正的DV-Hop定位算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统DV-Hop定位算法只考虑了最近一个锚节点估计的平均跳距,而导致定位误差较大这一问题,提出了一种基于平均跳距估计和位置修正的改进DV-Hop定位算法.改进算法在计算未知节点到各个锚节点距离时,考虑到离该未知节点最近的锚节点到其它锚节点的距离及跳数的不同,计算出不同的平均跳距,使其更接近于实际平均跳距,另外,改进算法还对初步定位结果进行了循环位置修正.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,改进算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上能更有效地提高定位精度,并且算法简单,计算量小,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案. 相似文献
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定位信息是在无线传感器网络许多应用中不可缺少的,并且越来越重要。DV-Hop是一种典型的无需测距的定位算法。通过对DV-Hop算法的理论分析,找出其产生误差的主要原因,提出了一种改进的DV-Hop定位算法。增加锚节点数量及减少每条平均距离误差,有效提高节点定位精度。不用额外的硬件支持能够得到更接近实际位置的估算位置。仿真结果表明,提出的改进算法性能比原来的算法显著提升。 相似文献
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为了提高DV-Hop算法的定位精度,提出基于测距修正的无迹卡尔曼滤波优化定位算法UKF-DV-Hop(Unscented Kalman Filtering Localization algorithm based on modifying average hop distance).UKF-DV-Hop算法先对信标节点广播的信息包进行改进,然后对跳距误差进行加权处理,进而减少测距误差,再利用最小二乘法估计未知节点位置,最后再利用无迹卡尔曼滤波UKF滤波优化节点位置.实验结果表明,与传统的DV-Hop算法相比,提出的UKF-DV-Hop算法的归一化平均误差率下降了约40%. 相似文献
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针对基本的DV-Hop节点定位算法会产生不良的节点和多级跳带来的累积误差、定位精度不高以及能量消耗方面等缺点,提出一种改进的综合定位算法,即基于一种无需测距的综合节点定位算法,这种算法能够节省附加节点的硬件开销进而能达到准确的定位。改进以后的算法的定位误差率明显比改进前的定位误差率小,表明了定位误差率随锚节点数量的增加而减小。通过MATLAB软件对节点定位误差方面进行仿真验证,仿真实验结果证明该改进后的算法稳定、可靠,易于实现,提高了定位精确度、降低了能量消耗水平,达到了预期的目标。 相似文献