基于混合人工蜂群策略的改进DV-Hop定位算法

被引:6
作者
江涛
机构
[1] 重庆工商职业学院
关键词
无线传感器网络; 定位; DV-Hop算法; 蜂群算法; 粒子群算法;
D O I
暂无
中图分类号
TN929.5 [移动通信]; TP212.9 [传感器的应用];
学科分类号
080804 [电力电子与电力传动]; 140102 [集成电路设计与设计自动化];
摘要
为了减小DV-Hop算法在无线传感器网络节点定位中的误差,提出了一种基于混合人工蜂群算法的改进算法。该算法结合了粒子群算法收敛速度快和蜂群算法搜索能力强的特性,首先通过DV-Hop算法估计锚节点与未知节点之间的距离,然后采用粒子群算法计算未知节点的初始位置,最后利用蜂群算法进行迭代求精,从而实现基于不同距离测量方法的总体优化。仿真结果表明,改进算法的定位精度较DV-Hop算法和基于粒子群的定位算法有明显改善。
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计算机工程与应用, 2004, (23) :127-130+151
[8]
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[9]
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