基于自适应免疫粒子群优化的DV-Hop定位算法

发布时间：2024-11-03 12:46

　　 针对传统距离矢量—跳数(DV-Hop)定位算法中,最小二乘法计算未知节点坐标时存在误差较大,而粒子群优化(PSO)算法又容易陷入局部最优的问题,提出了基于一种自适应免疫粒子群与DV-Hop融合算法。首先,对浓度机制进行改进;其次,子种群的数目通过粒子最大浓度值来改变,使得种群资源得到最大限度利用;最后,对疫苗范围进行动态调整后,劣质种群开始进行疫苗接种。该算法克服了粒子早熟,避免了种群退化现象,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验结果表明:在相同硬件成本和通信开销的情况下,所提算法定位精度更高。

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

3)通信半径对定位性能的影响:在设定的范围内随机布置100个传感器节点，锚节点数量为20，通过对通信半径的调整来比较每种算法的定位性能，如图1(c)所示。当通信半径在35m以内时，四种算法的定位误差都随着通信半径的增大而减小，这是因为通信半径的增大对网络连通度的提高起到了促进作....

本文编号：4011294