基于改进粒子群优化的无线传感器网络定位算法

无线电干涉定位系统获取的干涉距离是4个传感器节点间距离的线性组合值.针对以两个节点间距离作为输入的传统定位算法无法直接利用上述干涉距离进行定位的问题,提出一种基于改进粒子群优化的定位方法.利用干涉距离的实验数据,分析比较了遗传算法和改进粒子群优化在无线传感器网络节点定位问题中的性能.结果表明,基于改进粒子群优化的定位方法的平均耗费时间远远小于基于遗传算法的定位方法,具有更高的优化效率.     

基于GPSO-DVHop的传感器节点定位方法

为了减少无线传感器网络节点的定位误差,提出一种分群粒子群优化（GPSO）算法修正DV-Hop误差的传感器节点定位方法（GPSO-DVHop）。提出一种节点距离修正值策略,减少未知节点与锚节点间距离的估计误差,采用GPSO算法修正DV-Hop的节点定位误差,最后在Matlab 2012平台上对算法性能仿真分析。相对于对比传感器定位方法,GPSO-DVHop提高了传感器节点定位精度,仿真结果验证了GPSO-DVHop的有效性。     

无线传感器网络中改进粒子群优化 ＤＶ-Ｈｏｐ 算法的研究

针对DV-Hop算法在节点处于不规则区域导致较大定位误差的问题,本文提出一种无线传感器网络中改进粒子群优化DV-Hop算法。首先,根据跳数值判断是否存在曲折路径。其次,利用每个未知节点的最大跳数值校正锚节点和未知节点间的平均一跳距离。最后,将禁忌搜索算法与粒子群算法结合代替最小二乘法对定位进行优化。仿真结果表明,在不规则区域下,改进算法与经典DV-Hop算法和其他文献中的定位算法相比,定位精度得到了有效提高。     

基于最优跳距和改进粒子群的DV-Hop定位算法*

针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题,提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法首先利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正;然后根据全局和局部范围对锚节点的影响,选择最优平均跳距来估算距离;最后用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明,OPDV-Hop算法相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法,定位误差分别减小16%、11%和5%左右,其能够有效的降低估算距离误差,提高定位精度。     

无线传感中的WPSO-DVHOP算法在节点定位中的研究

节点的定位一直都是无线传感网中的重要研究对象，针对使用传统算法定位节点容易出现估算不准确，定位精度低，算法自身局部收敛速度快等缺点，提出一种基于权值粒子群优化(WPSO)算法,首先分析了采用锚节点估算未知节点的距离与真实距离误差,采用最小二乘法的距离修正值策略,其次针对粒子群算法的收敛速度不足，提出了采用权值来调节粒子的速度，改进后的算法对节点定位误差进行修正。在仿真平台Matlab上的实验说明WPSO算法相对于基本的定位算法，粒子群定位算法相比提高了传感器节点定位精度,从算法的收敛性,节点定位的精度以及能量消耗等方面说明该算法具有一定的有效性，如何能够更好进行权值的设置使之能够更加有效提高算法的效率是下一步研究的重点。     

基于误差修正的DV-Hop传感器节点定位算法

传统的DV-Hop传感节点定位算法,估计未知节点与各锚节点之间距离是用跳段距离代替直线距离.在实际网络定位环境中,未知节点和锚节点之间多数是折线连接.当平均每跳距离的估计值与实际值的偏差较大时,未知节点到锚节点之间估计距离与实际距离之间的误差会增大.为解决上述问题,提出一种粒子群优化算法修正DV-Hop算法定位误差的传感器节点定位方法.采用DV-Hop算法估计待测节点和锚节点之间距离,通过三边测量法确定节点的位置,并将传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,最后通过粒子群优化算法对定位误差进行修正,并通过仿真对其性能进行测试.仿真结果表明,相对传统DV-Hop算法可大幅度提高传感器节点定位精度,符合无线传感器网络定位需求,具有较好的应用价值.     

无线传感器网络定位优化算法及其仿真

无线传感器网络节点定位是节点信息的重要话题,针对节点定位问题,在基于距离的极大似然估计法定位基础上,为了弥补其受测距误差影响较大的缺点,利用粒子群优化算法实现无线传感器网络节点定位。在论述粒子群算法的基础上,详细论述了基于粒子群优化的极大似然估计法进行节点定位过程。通过MATLAB实验对算法进行了验证,实验表明基于粒子群优化算法的节点定位精度要比极大似然估计法的精度要高,定位性能要比其优越。     

无线传感器网络节点定位的仿真研究

研究无线传感器网络(WSN)节点定位精度问题,针对当前单一节点定位算法的定位误差大的难题,更好的满足WSN的低成本、低功耗要求,提出一种DV-Hop算法和粒子群优化算法相结合的WSN节点定位方法。首先采用DV-Hop算法对未知传感器节点与锚节点之间的距离进行估计,然后采用粒子群优化算法对未知传感器节点坐标进行校正,在不增加额外硬件的条件下,提高节点定位精度。在Matlab平台上进行仿真,结果表明,在相同条件下,改进的组合算法提高了传感器节点定位的平均精度,而且为WSN的节点定位优化设计提供了参考,是一种可行的WSN节点定位的解决方案。     

节点分布对无线传感器节点定位性能的影响

为了提高无线传感器节点的定位准确性,针对当前算法没有考虑节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,提出一种考虑节点分布的无线传感器节点定位算法。分析节点分布对无线传感器节点定位性能的影响,估计锚节点之间的实际距离和估算距离的误差,并采用DV-Hop算法进行初步定位,综合学习粒子群算法对DV-Hop算法的定位误差进行修正,采用多个实验对算法性能测试。实验结果表明,无论在节点分布均匀或分布不均匀条件下,该算法可以较好地修正DV-Hop算法定位误差,均明显提高了未知传感器节点的定位精度。     

基于PSO的无线传感网络节点定位算法

研究稀疏无线传感网络下异常节点的准确定位问题。在信息较少的空旷区域,无线传感网络的传感节点分布较为稀松,为方便计算,多采用多跳距离代替节点间的真实距离,导致距离计算存在较大误差,在传统的基于分布式加权距离定位算法建立的网络分布模型中,节点定位准确度低,导致节点定位误差较大。为了解决上述问题,提出了一种粒子群优化的多维标度节点定位算法。采用多维标度算法求得各未知节点的初始坐标,利用粒子群优化算法对其目标代价函数进行优化求得未知节点的真实距离坐标,准确定位节点。实验结果表明:改进算法在定位精度上有明显的提高。