基于改进Jaya的DV-Hop定位算法

发布时间：2021-08-17 04:32

　　针对经典DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出一种基于改进Jaya的DV-Hop定位算法。该算法首先添加修正因子修正平均跳距;然后通过共线性的概念选择锚节点以减小定位误差;接着引入Tent映射生成初始种群,以增强种群多样性,提高收敛速度;最后构建目标函数,利用改进的Jaya优化算法求得未知节点坐标。仿真结果表明,提出算法与经典DV-Hop算法和改进算法相比,定位误差平均值分别降低了75.00%和65.83%,定位精度更高。 

【文章来源】：传感技术学报. 2020,33(08)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

T-Jaya算法程序执行框图

分别以未知节点Nt的3个锚节点A1,A2,A3为圆心,R×hi,Nt(i=1,2,3)为半径构造3个圆,并给出3个圆的外接正方形。图中阴影为3个外接正方形的重叠区域,也是未知节点Nt的可行域。在该域内随机生成种群,该种群根据设定的上、下界搜索未知节点Nt的精确坐标,未知节点的坐标处在该可行域内时,误差最小。上界和下界表示为:基于T-Jaya的DV-Hop算法定位过程:

在传感区域为100 m×100 m的二维平面内,随机部署100个节点,其中锚节点个数为60,未知节点个数为40以及通信半径为25 m时,3种算法的LE结果如图3所示,与经典的DV-Hop算法(标记为DV-Hop)和改进DV-Hop算法(标记为IDV-Hop)相比,本文提出的算法(标记为Jaya-DV-Hop)效果更好。表2为图3中3种算法LE的最小值、最大值和平均值。可以看出,与另外两种算法相比,Jaya-DV-Hop算法的最小定位误差和最大定位误差均有明显下降,Jaya-DV-Hop定位误差平均值为0.082,DV-Hop和IDV-Hop算法的LE平均值分别为0.328和0.240,Jaya-DV-Hop算法与其他两种算法相比,LE平均值分别降低了75.00%和65.83%,具有更高的定位精度。

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的DV-Hop定位算法[J]. 胡玉兰,于溪,赵青杉.  太原师范学院学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于可靠信标和节点度估计距离的无线传感器网络定位算法[J]. 钱开国,卜春芬,王玉见,申时凯.  计算机应用. 2019(03)
[3]遗传粒子群优化的DV-Hop定位算法[J]. 高美凤,李凤超.  传感技术学报. 2017(07)
[4]基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究[J]. 李新春,李苏晨,王晓明.  测控技术. 2017(01)



本文编号：3347064