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基于改进的粒子群算法在WSN节点定位中的研究 被引量:3

Research of improved particle swarm algorithm in WSN node positioning
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摘要 如何能够减小无线传感中的节点定位误差一直都是研究的热点。提出一种基于改进的粒子群优化算法以修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法,通过分析粒子间距离、双变异因子和权重设置改进了粒子群算法,改进后的粒子群算法减少了未知节点与锚节点间距离的估计误差。仿真实验表明,相对于DV-HOP算法,本文的算法可以有效地提高传感器节点定位精度。 How to reduce errors of positioning nodes in wireless sensing has always been the research hotspot. This paper proposes an improved particle swarm optimization algorithm to modify the DV-Hop error sensor node positioning methods, and improve the particle swarm algorithm through analyzing distance between particles, double mutation factors and weight setting. The improved particle swarm algorithm can reduce the estimated errors between unknown nodes and anchors, and simulation experiment shows that compared with DV-HOP algorithm, algorithm in this paper can effectively improve the efficiency of sensors in positioning nodes.
作者 陈玲君
出处 《微型机与应用》 2016年第24期70-72,76,共4页 Microcomputer & Its Applications
基金 浙江省教育厅科研课题(Y201534905)
关键词 DV-HOP算法 定位精度 估计误差 DV-Hop algorithm positioning efficiency estimated errors
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参考文献9

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共引文献100

同被引文献25

引证文献3

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