基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法

发布时间：2018-05-15 06:27

  本文选题：无线传感器网络 + DV-Hop算法　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题,提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正;根据未知节点邻近区域的平均跳距来优化当前跳距;用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明,相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法,OPDVHop算法的定位误差分别减小了18%、13%和7%左右,它能够有效地降低估算距离误差,提高定位精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the DV-Hop localization algorithm estimates the distance by multiplying the number of hops times the average hopping distance and uses the maximum likelihood estimation method to locate the distance, a new DV-Hop algorithm named OPDV-Hopp is proposed for the optimal hopping distance and improved particle swarm optimization (PSO). The algorithm uses the communication radius of nodes to modify the number of hops between anchor nodes; optimizes the current hops according to the average hops in the adjacent region of unknown nodes; and optimizes the coordinates of unknown nodes by using an improved particle swarm optimization algorithm. The simulation results show that compared with the DV-Hop algorithm, the DV-Hop algorithm based on particle swarm optimization and the location algorithm based on improved particle swarm optimization can reduce the positioning error by 1813% and 7% respectively, which can effectively reduce the estimation distance error and improve the positioning accuracy.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;辽宁工程技术大学研究生院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372058)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：1891351