改进的蝙蝠算法及其在WSNs定位中的应用
发布时间:2021-08-11 22:43
针对蝙蝠算法缺乏变异机制、收敛易早熟等不足,提出一种改进的蝙蝠算法。对于早熟收敛问题,引入惯性权重,使算法在探索和开发之间获得平衡;对于缺乏变异机制问题,引入随机方向因子,增强了种群的多样性。在无线传感器网络(WSNs)定位应用中,把定位问题转换为一个全局优化问题,使用改进的算法进行定位优化。仿真实验表明:提出的算法具有更高的定位精度。
【文章来源】:传感器与微系统. 2020,39(07)CSCD
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
锚节点数对定位精度的影响
在监测区域随机部署节点,其中锚节点数固定为30,节点的通信半径为30m,改变节点总数,比较三种算法的定位误差,实验结果如图3所示。随着节点总数的增加,三种算法的定位误差都逐渐减少。这是由于随着节点总数的增加,网络的连通度增加,节点分布趋于均匀,因此定位误差减少。相比于DV-Hop算法提出的算法定位误差减少约7%~14%,且提出的算法始终优于另外二种算法。
通信半径为10 m时,由于存在大量无法定位的节点,而计算定位误差时只考虑可定位节点,因此定位误差异常降低。通信半径为15~25 m时,定位误差迅速下降。这是由于随着通信半径的增加,可通信的节点增加,辅助定位的节点增多,因此,定位误差降低。通信半径25~50 m时,由于半径过大,增加了平均跳数的误差,定位误差增加。相比于其他两种算法,提出的算法依然具有较好的定位性能。5 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络改进路由协议[J]. 王旭,张曦煌. 传感器与微系统. 2016(07)
[2]基于地形改正的无线传感器网络DV-Hop定位算法[J]. 胡中栋,曾珽,肖红. 传感器与微系统. 2013(06)
本文编号:3337035
【文章来源】:传感器与微系统. 2020,39(07)CSCD
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
锚节点数对定位精度的影响
在监测区域随机部署节点,其中锚节点数固定为30,节点的通信半径为30m,改变节点总数,比较三种算法的定位误差,实验结果如图3所示。随着节点总数的增加,三种算法的定位误差都逐渐减少。这是由于随着节点总数的增加,网络的连通度增加,节点分布趋于均匀,因此定位误差减少。相比于DV-Hop算法提出的算法定位误差减少约7%~14%,且提出的算法始终优于另外二种算法。
通信半径为10 m时,由于存在大量无法定位的节点,而计算定位误差时只考虑可定位节点,因此定位误差异常降低。通信半径为15~25 m时,定位误差迅速下降。这是由于随着通信半径的增加,可通信的节点增加,辅助定位的节点增多,因此,定位误差降低。通信半径25~50 m时,由于半径过大,增加了平均跳数的误差,定位误差增加。相比于其他两种算法,提出的算法依然具有较好的定位性能。5 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络改进路由协议[J]. 王旭,张曦煌. 传感器与微系统. 2016(07)
[2]基于地形改正的无线传感器网络DV-Hop定位算法[J]. 胡中栋,曾珽,肖红. 传感器与微系统. 2013(06)
本文编号:3337035
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