基于GSO与加权质心的DV-Hop定位算法

发布时间：2019-02-22 15:13

【摘要】：由于经典DV-Hop定位算法中定位精度较低,提出一种改进算法。首先,未知节点计算到各信标节点的距离时,采用不同平均每跳距离。其次,采用GSO(galactic swarm optimization)思想把网络中的信标节点分为不同种群,使用粒子群优化算法估计每个种群中未知节点的最优位置,其最优位置构成一组次优解集。最后,利用加权质心算法优化次优解集作为未知节点的坐标。实验仿真表明,该方法能有效降低未知节点的定位误差。
[Abstract]:In view of the low positioning accuracy in the classical DV-Hop positioning algorithm, an improved algorithm is proposed. First, when the unknown node calculates the distance of each beacon node, a different average per-hop distance is used. Secondly, using the GSO (GSO) idea, the beacon nodes in the network are divided into different populations, and the optimal position of the unknown nodes in each population is estimated by using the particle swarm optimization algorithm, and the optimal positions of the nodes form a group of sub-optimal solutions. and finally, using the weighted centroid algorithm to optimize the sub-optimal solution set as the coordinates of the unknown node. The experimental simulation shows that the method can effectively reduce the positioning error of the unknown node.
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;
【基金】：国家自然基金专项项目(61171190)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2428347