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基于自适应粒子群算法的改进DV-Hop定位算法

An improved DV-Hop localization algorithm based on adaptive particle swarm optimization

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【作者】 李仁和丁勤王洪元焦筱悛

【Author】 Li Renhe;Ding Qin;Wang Hongyuan;Jiao Xiaoquan;Jiangsu R&D Center of Electronics Equipment Manufacturing Engineering,Huai’an College of Information Technology;Changzhou University;

【机构】 淮安信息职业技术学院江苏省电子产品装备制造工程研发中心常州大学

【摘要】 针对无线传感器网络节点定位中DV-Hop算法定位精度较低的问题,提出了一种改进DV-Hop算法,该算法引入跳距误差加权策略,改进平均每跳距离计算方法,使其更好地反映网络的平均每跳距离的实际情况,有效地降低了无线传感器网络中无需测距算法的定位误差。同时引入自适应粒子群优化算法来校正改进DV-Hop的估计位置的方法。仿真结果表明,本算法在定位精度和节点覆盖率上明显优于基于PSO校正的DV--Hop算法和传统的DV-Hop算法,证明该算法在一定程度上提高了DV-Hop算法对无线传感器网络的容错性,具有更好的适用性。

【Abstract】 In order to overcome the disadvantage of lower positioning accuracy of DV-Hop algorithm for node localization in wireless sensor networks,the paper proposes an improved DV-Hop algorithm that introduce hopping distance error-weighted strategy to improve the calculation method of the average hop distance,which make it better reflect the actual situation and effectively reduces the positioning error of the range-free algorithm.At the same time,it introduces the adaptive particle swarm optimization algorithm to correct the estimated position.Computer simulation show that,compared with the DV-Hop algorithm based on PSO correction and DV-Hop,this algorithm has better performance in positioning accuracy and node coverage,and they show that it improve the fault tolerance of DV-Hop algorithm to a certain extent and has better applicability.

【基金】 江苏省333高层次人才培养工程;江苏省“六大人才高峰”项目;江苏省“青蓝工程”项目资助
  • 【文献出处】 计算机与应用化学 ,Computers and Applied Chemistry , 编辑部邮箱 ,2014年10期
  • 【分类号】TQ015.9
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】164
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