请在代码中进一步补充绘制节点分布图、计算节点定位误差和计算节点本地化成功率的具体实现。
时间: 2024-04-14 19:25:47 浏览: 28
下面是进一步补充了绘制节点分布图、计算节点定位误差和计算节点本地化成功率的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 其他代码...
def main():
# 初始化节点
anchor_nodes = np.random.rand(30, 2) * 100
unknown_nodes = np.random.rand(70, 2) * 100
# 布谷鸟算法定位未知节点
cuckoo_result = cuckoo_search(unknown_nodes)
# 粒子群算法定位未知节点
pso_result = particle_swarm_optimization(unknown_nodes)
# 合并定位结果(锚节点和定位后的未知节点)
localization = np.concatenate((anchor_nodes, cuckoo_result, pso_result), axis=0)
# DV-HOP算法估计节点之间距离
distance_matrix = dv_hop(localization)
# 绘制节点分布图
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.scatter(localization[:, 0], localization[:, 1], marker='o', color='blue', label='Before Localization')
plt.scatter(localization[:30, 0], localization[:30, 1], marker='s', color='red', label='Anchor Nodes')
plt.scatter(localization[30:, 0], localization[30:, 1], marker='^', color='green', label='Unknown Nodes')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Node Distribution')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
# 计算节点定位误差
localization_error = np.linalg.norm(localization[30:, :] - unknown_nodes, axis=1)
mean_error = np.mean(localization_error)
# 计算节点本地化成功率
success_threshold = 5.0 # 定位误差阈值
success_rate = np.sum(localization_error < success_threshold) / len(localization_error)
print('Mean Localization Error:', mean_error)
print('Localization Success Rate:', success_rate)
if __name__ == "__main__":
main()
```
在上述代码中,我们使用Matplotlib库绘制了节点分布图,并计算了节点定位误差和节点本地化成功率。节点定位误差使用欧氏距离计算,节点本地化成功率使用定位误差小于阈值(5.0)的节点数量与总节点数量的比例进行计算。
请注意,这只是示例代码,具体的实现可能会根据算法的细节和需求进行调整。您可以根据实际情况对代码进行修改和优化。
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