提高DV-Hop定位精度：跳数修正与动态布谷鸟搜索的协同算法

本文主要探讨了融合跳数修正与动态布谷鸟搜索的改进DV-Hop算法，针对原始DV-Hop算法定位精度不足的问题进行了优化。DV-Hop是一种广泛应用的距离无关定位算法，因其低复杂性和良好的可扩展性而受到青睐。然而，它的定位精度受最小跳数准确性的影响较大，可能导致累积误差。 改进的算法首先对节点间的跳数进行了修正，通过引入修正因子，可以有效减小由于最小跳数估计不精确带来的误差积累。这种方法确保了节点间通信的准确性，提高了定位的可靠性。其次，算法将网络中节点的通信区域划分为三个互不相交的子区域，采用几何方法对跳距进行校正，进一步细化了区域划分，增强了定位的精度。 接着，文章引入了混合布谷鸟搜索算法作为替代传统极大似然估计法来计算节点坐标。布谷鸟搜索算法以其动态调整搜索步长的能力，能够自适应地探索搜索空间，避免陷入局部最优，从而提升整体定位效果。这种结合策略既保持了DV-Hop算法的简洁性，又提高了定位的精度和鲁棒性。 实验结果显示，改进后的算法在不增加硬件成本的前提下，相比于基础的DV-Hop算法以及基于Cuckoo Search的DV-Hop算法，平均定位误差显著降低，节点定位精度得到了显著提升。这对于资源受限的无线传感器网络应用来说，是一个重要的进步，因为它能在满足定位需求的同时，有效地管理有限的资源。 该改进算法通过跳数修正和动态搜索策略，优化了DV-Hop定位算法的性能，对于提高无线传感器网络的定位精度和效率具有重要意义，为实际应用提供了新的解决方案。