本文關(guān)鍵詞： 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)定位 遺傳粒子群算法 平均每跳距離 前攝估計(jì)　出處：《傳感技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年07期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：用常規(guī)粒子群改進(jìn)的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最優(yōu)而導(dǎo)致較大的定位誤差,對(duì)此,提出了結(jié)合遺傳粒子群的DV-Hop定位(GAPSO-DV-Hop)算法。首先根據(jù)最大理想跳數(shù)篩選錨節(jié)點(diǎn),計(jì)算加權(quán)平均每跳距離,權(quán)重采用錨節(jié)點(diǎn)之間距離、最小跳數(shù)、以及通信半徑構(gòu)成;其次,用遺傳機(jī)制改進(jìn)粒子群算法以代替最小二乘法,所作改進(jìn)包括使用前攝估計(jì)縮小粒子搜索范圍、根據(jù)遺傳算法中的交叉策略生成待交叉粒子隊(duì)列,并在每次迭代后選取最差個(gè)體做動(dòng)態(tài)變異。仿真結(jié)果表明,在相同環(huán)境下,所提GAPSO-DV-Hop算法的定位精度明顯高于常規(guī)DV-Hop算法以及其他對(duì)比算法。
[Abstract]:The improved DV-Hop algorithm based on conventional particle swarm optimization (PSO) leads to large localization errors due to the fact that particles are prone to fall into local optimum. In this paper, a GAPSO-DV-Hopp algorithm combined with genetic particle swarm optimization (PSO) is proposed. Firstly, anchor nodes are selected according to the maximum ideal number of hops. The weighted average distance per hop is calculated, the weight is composed of the distance between anchor nodes, the minimum number of hops, and the communication radius. Secondly, the particle swarm optimization algorithm is improved by genetic mechanism to replace the least square method. The improvements include reducing the range of particle search by proactive estimation, generating queue of particles to be crossed according to the crossover strategy in genetic algorithm, and selecting the worst individual for dynamic mutation after each iteration. The simulation results show that, under the same environment, The location accuracy of the proposed GAPSO-DV-Hop algorithm is obviously higher than that of the conventional DV-Hop algorithm and other comparison algorithms.
【作者單位】： 江南大學(xué)輕工過(guò)程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61373126) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20131107)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文編號(hào)：1514804