基于鄰域搜索粒子群算法的節點定位算法研究
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大?。?span>641 K
標簽: 無線傳感器網絡 DV-Hop算法 粒子群優化算法
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文檔介紹:針對DV-Hop定位算法誤差大的缺點,深入分析定位誤差來源后,在改進的PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基礎上提出了IDVHop-NSPSO(Improved DVHop-Neighborhood Search Particle Swarm Optimization)節點定位算法。該算法通過對三部分的改進達到DV-Hop定位精度提高的要求:(1)增設半跳細化最小跳數;(2)在計算平均跳距時引入權重系數使求得的跳距更加精確;(3)利用鄰域搜索粒子群優化算法替代最小二乘法來計算未知節點的位置。仿真實驗的結果表明:相較于DV-Hop算法、DV-Hop+PSO算法、模擬退火加權DV-Hop算法,IDVHop-NSPSO算法可在不顯著增加計算資源的同時,明顯地提高定位精度。
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