改进灰狼优化与免疫算法提升DV-Hop无线定位精度

本文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中DV-Hop定位算法存在的问题，即由于节点分布不均匀，导致距离估算不准确，从而影响定位精度。针对这一问题，研究人员提出了一个创新的方法——基于改进灰狼优化算法的DV-Hop定位算法。 灰狼优化算法是一种模拟狼群狩猎行为的优化算法，通过模拟狼群中的领头狼、中间狼和尾随狼的角色来搜索最优解。然而，原始的灰狼算法可能在某些情况下陷入局部最优解，导致定位效果受限。为了克服这个问题，该研究者将灰狼优化算法与免疫算法相结合，引入免疫系统的特性，如抗体多样性和进化机制，以增强优化算法的全局搜索能力和跳出局部最优状态的能力。 具体步骤包括对原DV-Hop算法中的平均跳距进行加权处理，以考虑网络中各个节点的实际距离差异。然后，利用网络中信标节点之间的距离偏差来计算跳距校正值，以修正距离估计。在这个过程中，引入了改进的人工免疫算法(AIA)，在局部搜索阶段应用高斯变异方法，扩展搜索空间，以求得更精确的未知节点坐标。 通过Matlab的仿真验证，相较于传统的DV-Hop算法，改进后的算法在节点总数、信标节点比例以及通信半径等参数下，定位误差显著降低，平均下降了约15%，这表明新算法具有更高的定位精度和稳定性。此外，改进的AIA不仅提高了定位的准确性，还改善了算法的收敛性，使得算法在实际应用中更加高效。 总结来说，这项工作通过结合灰狼优化和免疫算法的优势，优化了DV-Hop定位算法，解决了WSN中距离估算不准确的问题，为提高无线传感器网络定位性能提供了新的策略。这对于诸如环境监测、应急救援等领域依赖精确位置信息的应用具有重要意义。