基于粒子群优化的DV-Distance改进算法

发布时间：2019-03-24 17:57

【摘要】：DV-Distance算法通过未知节点与锚节点间的多跳协作,实现节点位置估计,简单实用,但定位精度不高。为了提高算法性能,本文提出一种基于粒子群优化的DV-Distance改进算法,针对RSSI测距引起的误差,利用链路质量指示(LQI)对RSSI的测量值进行惯性滤波,建立基于LQI的RSSI测距模型;并针对位置估计方法所引起的误差,通过粒子群算法对节点位置进行优化。结合DV-Distance算法自身特点,确定了粒子群算法适应值函数的选取和关键算法参数的确定。最后,仿真和实验证明改进算法有效可行,具有较高的定位精度。
[Abstract]:The DV-Distance algorithm uses multi-hop cooperation between unknown nodes and anchor nodes to estimate the location of nodes. It is simple and practical, but the positioning accuracy is not high. In order to improve the performance of the algorithm, an improved DV-Distance algorithm based on particle swarm optimization is proposed in this paper. Aiming at the error caused by RSSI ranging, a link quality indicator (LQI) is used to filter the measured value of RSSI by inertial filtering. The RSSI ranging model based on LQI is established. Aiming at the error caused by the position estimation method, the node position is optimized by particle swarm optimization (PSO). According to the characteristics of DV-Distance algorithm, the selection of adaptive value function and the determination of key algorithm parameters are determined. Finally, simulation and experiment show that the improved algorithm is effective and feasible, and has high positioning accuracy.
【作者单位】： 重庆航天职业技术学院;重庆大学自动化学院;
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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