本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + DV-Hop算法　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期

【摘要】：針對DV-Hop定位算法利用跳數(shù)乘以平均跳距來估算距離并采用極大似然估計(jì)法定位而導(dǎo)致誤差較大的問題,提出一種最優(yōu)跳距和改進(jìn)粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。該算法利用節(jié)點(diǎn)的通信半徑對錨節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)進(jìn)行修正;根據(jù)未知節(jié)點(diǎn)鄰近區(qū)域的平均跳距來優(yōu)化當(dāng)前跳距;用改進(jìn)的粒子群算法來優(yōu)化未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。仿真結(jié)果表明,相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改進(jìn)粒子群的定位算法,OPDVHop算法的定位誤差分別減小了18%、13%和7%左右,它能夠有效地降低估算距離誤差,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.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;遼寧工程技術(shù)大學(xué)研究生院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372058)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1891351