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题名改进PSA的3维WSN定位算法
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作者
余修武
张正凌
刘永
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机构
南华大学资源环境与安全工程学院
南华大学电气工程学院
深圳大学物理与光电工程学院
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出处
《工程科学与技术》
北大核心
2025年第2期22-28,共7页
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基金
湖南省自然科学基金项目(2024JJ5338)
国家自然科学基金项目(11875164)。
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文摘
针对传统3维DV-Hop定位算法在定位无线传感器网络节点中存在定位误差高、不稳定等问题,提出一种改进PSA的3维WSN定位算法,即IPLA算法。首先,在获取最小跳数过程中,IPLA算法采用双通信半径细化跳数,以降低误差;然后,在获取最优跳距的过程中,建立融合距离加权系数的目标函数,设计改进的PSA算法(IPSA)求解最优跳距,并使用混沌映射改进PSA算法搜索种群初始化,提高算法迭代能力以及减少拓扑结构改变产生的距离估计误差;最后,在获取未知节点过程中,建立含权重的目标函数,再次采用改进的PSA算法获取最终估计坐标,以提升寻优速率并降低定位误差。在不同场景中,将提出的IPLA算法与传统3维DV-Hop算法及其他算法进行算法迭代性、定位误差的仿真对比实验,结果表明,IPLA算法具有更低的归一化误差、更好的寻优曲线。IPLA算法在降低无线传感器定位误差方面有较好的效果及收敛性。
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关键词
无线传感器网络
3维WSN定位
混沌映射
双通信半径
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Keywords
wireless sensor networks
3-dimensional WSN localization
chaotic mapping
dual communication radius
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进DV-Hop算法在微网中的应用
被引量：5
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作者
王乾元
刘振兴
张永
蔡彬
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第6期1536-1540,1545,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61174107)
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文摘
为提高微网无线传感器网络监测系统中故障定位的精度,提出一种基于反转法的改进DV-Hop算法。设置锚节点使用双通信半径精化跳数值,使用反转法修正节点的估计坐标,利用与跳数值相关的动态权值进一步修正得到未知节点最终的坐标。仿真结果表明,改进算法与原始DV-Hop算法及其它算法相比,有较低的误差,可以更好应用于微网故障定位。
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关键词
微网监测系统
故障定位
DV-HOP算法
双通信半径
反转法
动态权值
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Keywords
micro-grid monitoring system
fault location
DV-Hop algorithm
dual communication radius
inversion method
dynamic weight
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于蜣螂算法优化的DV-Hop定位算法
被引量：31
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作者
潘志远
卜凡亮
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机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期33-41,共9页
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基金
中国人民公安大学安全防范工程双一流专项(2023SYL08)项目资助。
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文摘
针对无线传感器网络中传统DV-Hop(distance vector-hop)算法定位误差大的问题,提出了一种基于蜣螂算法优化的DV-Hop定位算法。首先使用双通信半径的方式细化节点间跳数,并使用最小均方误差准则计算锚节点的平均跳距,将改进后的平均跳距的平均值当做每个未知节点的平均跳距,最后引入权重因子优化适应度函数,使用蜣螂优化算法代替三边测量法进行坐标计算。仿真结果表明,所提算法比经典DV-Hop算法平均定位误差提升了55.69%、59.61%和67.59%,误差方差提升了52.41%、45.58%和36.87%,具有良好的定位精度和较好的稳定性。
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关键词
无线传感器网络
DV-HOP定位算法
蜣螂优化算法
双通信半径
节点定位
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Keywords
wireless sensor network
DV-Hop localization algorithm
dung beetle optimization algorithm
dual communication radius
node localization
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于粒子群的DV_Hop算法优化
被引量：7
- 4
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作者
周涛
蒋占军
路宇挺
杨永红
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第3期138-143,共6页
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基金
甘肃省高等学校协同创新团队项目(2017C-09)
兰州交通大学“百名青年人才培养计划”基金项目(152220232)。
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文摘
原DV_Hop算法中存在节点间距离估算的累计误差以及待测节点坐标求解时的误差问题。在平均跳距的计算阶段,信标节点先后以两个通信半径广播自身位置信息,精确了节点间最小跳数值,加入修正因子来校正平均跳距,得到更精确的未知节点坐标。采用基于线性优化惯性权重和线性加权改进的学习因子同步变化的粒子群算法来优化待测节点位置解析误差,降低待测节点的平均定位误差。仿真结果表明,与原有算法相比,该方法可以有效地降低估算距离误差,提高待测节点的定位精度。
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关键词
DV_Hop
双通信半径
极大似然估计法
粒子群优化算法
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Keywords
DV_Hop
Dual communication radius
Maximum likelihood estimation
Particle swarm optimization
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop定位算法
被引量：13
- 5
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作者
余修武
秦晓坤
刘永
余昊
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机构
南华大学资源环境与安全工程学院
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出处
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期228-234,共7页
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基金
湖南省市联合自然科学基金项目(2021JJ50093)
湖南省重点研发计划项目(2018SK2055)
+1 种基金
国家自然科学基金项目(11875164)
湖南省研究生科研创新项目(CX20200921)。
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文摘
无线传感器网络具有大规模、自组织、可靠性、以数据为中心、集成化等特点,被广泛应用于军事、医疗、矿山监测、安全生产等领域。然而现有的无线传感器网络非测距定位算法存在定位误差较大的问题。针对该问题,本文提出一种基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop(distance vector-hop)定位算法,即DEWF-D定位算法。该算法对非测距定位算法中的DV-Hop算法出现误差的步骤进行优化处理,通过减小算法过程中出现的误差,最终得到较为精准的定位坐标。首先,使信标节点以两种不同的通信半径传递消息,将跳数进行精确化处理,以减少跳数带来的误差;然后,用最小均方误差准则和误差加权方式计算平均每跳距离;最后,利用全局人工鱼群算法替换三边测量法进行坐标计算。仿真验证表明,在不同信标节点密度下,本文提出的DEWF-D算法与DV-Hop算法及其他算法相比定位精度分别提升28.3%、6.9%、12.5%;而在不同通信半径下,定位精度分别提升了24.4%、7.6%、14.8%。证明DEWF-D算法能有效提升定位精度,解决了定位算法中出现的定位误差较大问题。
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关键词
无线传感器网络
DV-HOP定位算法
双通信半径
全局人工鱼群算法
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Keywords
wireless sensor network
DV-Hop localization algorithm
dual communication radius
global artificial fish swarm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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