發(fā)布時間：2019-02-22 15:13

【摘要】：由于經(jīng)典DV-Hop定位算法中定位精度較低,提出一種改進算法。首先,未知節(jié)點計算到各信標節(jié)點的距離時,采用不同平均每跳距離。其次,采用GSO(galactic swarm optimization)思想把網(wǎng)絡(luò)中的信標節(jié)點分為不同種群,使用粒子群優(yōu)化算法估計每個種群中未知節(jié)點的最優(yōu)位置,其最優(yōu)位置構(gòu)成一組次優(yōu)解集。最后,利用加權(quán)質(zhì)心算法優(yōu)化次優(yōu)解集作為未知節(jié)點的坐標。實驗仿真表明,該方法能有效降低未知節(jié)點的定位誤差。
[Abstract]:In view of the low positioning accuracy in the classical DV-Hop positioning algorithm, an improved algorithm is proposed. First, when the unknown node calculates the distance of each beacon node, a different average per-hop distance is used. Secondly, using the GSO (GSO) idea, the beacon nodes in the network are divided into different populations, and the optimal position of the unknown nodes in each population is estimated by using the particle swarm optimization algorithm, and the optimal positions of the nodes form a group of sub-optimal solutions. and finally, using the weighted centroid algorithm to optimize the sub-optimal solution set as the coordinates of the unknown node. The experimental simulation shows that the method can effectively reduce the positioning error of the unknown node.
【作者單位】： 重慶郵電大學通信與信息工程學院;
【基金】：國家自然基金專項項目(61171190)
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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