多策略改进的蜣螂搜索算法优化3DDV-Hop节点定位

为了提升传统3DDV-Hop算法的定位精度和稳定性,提出了MIDBO-3DDV-Hop算法。该算法利用多策略改进蜣螂搜索算法(multi strategy improvement dung beetle optimizer, MIDBO)来提高3DDV-Hop算法的定位精度。该算法通过通信半径分级方法细化跳数,使用加权平均跳距来修正节点之间的跳距误差。MIDBO算法引入立方混沌初始化和反向折射机制来初始化算法种群,采用变螺旋策略增强全局搜索能力。算法还融入Levy飞行策略和自适应权重因子,以避免陷入局部最优,并平衡算法的收敛性和搜索多样性。通过MIDBO算法对3DDV-Hop算法中未知节点位置进行优化。仿真结果显示,与传统的3DDV-Hop、IPSO-3DDV-Hop和IGA-3DDV-Hop算法相比,MIDBO-3DDV-Hop算法在定位精度、稳定性和收敛速度方面均达到最优水平。

多维平均跳距值的Dv-hop定位算法研究

针对Dv-hop算法在计算到节点间的距离时引进较大误差的问题,提出了一种多维平均跳距值(ADMD)的Dv-hop定位的算法。根据Dv-hop算法定位过程,在平均每跳距离估计、未知节点到各参考节点之间距离的计算等两方面进行了改进,分析和仿真了不同通信半径与锚节点比率及节点密度情况下的定位性能。实验表明,提出的改进措施可较大地提高节点定位精度,改进措施不改变Dv-hop算法的定位过程,不需要增加网络通信量。

基于改进模拟退火的DV-Hop定位算法

为减小无线传感器网络中DV-Hop算法的定位误差,在研究模拟退火算法的基础上,提出一种改进的定位算法。利用多通信半径细化节点跳数,在使用模拟退火算法计算锚节点的平均跳距时,从初始温度、降温系数、记忆功能等方面对模拟退火算法进行改进,避免重复搜索,提高其全局搜索能力,在估算未知节点坐标时采用加权最小二乘法求解未知节点的坐标。仿真结果表明,该算法可行有效,与其它算法相比,在定位精度上有一定提升。

基于改进DV-Hop的水质WSN节点定位算法研究

通过设计基于灰狼算法改进的DV-Hop水质检测节点定位优化算法,以解决水质节点不能准确定位污染源的问题。首先引入平均跳距修正因子解决节点分布不均匀问题,其次改进灰狼算法的输入信息,使其同时具有位置坐标信息和距离信息,从而实现节点的精确定位。仿真结果显示,该算法相较于其他3种算法具有更高的定位精度。

基于DV-Hop的加权改进定位算法

无线传感器网络集合多项前沿技术己经越来越受到学术界的关注,其中对DV-Hop定位算法的研究中,定位算法对平均跳距的估算准确度控制了定位的精确度。一般情况下的DV-Hop定位算法只思考了其中几个锚节点估算出来的平均性跳距,则导致定位误差增大。为了增加节点定位精确度,在DV-Hop定位算法基础上提出了加权改进算法,首先得出全网络估算的平均间距,然后采用加权平均处理法取代一般算法中的平均处理法。最后通过MATLAB仿真实验表明:在同样的环境中,加权平均法能够有效地减少平均法所造成的定位误差,增加定位的精确度。

一种基于DV-HOP的改进定位算法

在众多的无线传感器网络定位算法中,DV-Hop算法因其实现简单、无需增加额外硬件要求的优点而被广泛应用.DV-Hop算法采用节点间跳数与平均跳距值乘积作为节点间实际距离,忽略了节点分布的随机性与不确定性,使DV-Hop算法定位存在较大误差.针对上述DV-Hop定位算法的缺陷,提出一种基于DV-Hop的改进定位算法,通过细分锚节点通信半径、补偿平均跳距值误差两方面来提高定位精度.仿真结果表明,改进算法定位精度得到了有效的提高.