优化无线传感器网络DV-Hop定位算法：误差加权与粒子群优化

"无线传感器网络DV-Hop算法优化方法，通过设定阈值TN提升距离估计精度，采用加权平均跳距处理提升定位准确性，并利用交叉粒子群算法优化定位结果，降低定位误差，适用于井下巷道环境。" 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）在各种监测和监控任务中扮演着重要角色，其中定位是关键功能之一。传统的DV-Hop算法由于其简单性和实用性，被广泛应用于WSN中，但它在定位精度方面存在不足。针对这一问题，本文提出了一种优化DV-Hop算法的方法，旨在提高网络的定位精度。 首先，优化算法引入了一个适中的阈值量TN，用于约束最小跳数值，从而提高了跳段距离的估算精度。这一改进减少了由于距离估算不准确导致的定位误差，尤其是在网络拓扑复杂或者信号传播不规则的环境中。 其次，算法改变了计算节点间平均跳距的方法。传统DV-Hop算法通常简单地取所有路径的平均跳数，而优化后的算法考虑了多个信标节点的平均跳距值，并采用加权处理，使得计算出的平均跳距更加准确。加权处理考虑了不同路径的可信度，使得在网络中传播的信息更加可靠，从而提高了定位的精确性。 最后，文章采用了交叉粒子群算法（PSO）对定位结果进行后处理优化。粒子群优化是一种全局优化技术，能够搜索解决方案空间，找到全局最优解。在此应用场景中，它帮助进一步减小了定位误差，提升了DV-Hop算法的整体定位性能。 实验结果显示，与标准DV-Hop算法相比，提出的优化算法在计算节点平均跳距时表现出更高的准确性，导致的均方根误差更小，因此定位精度显著提高。特别是在井下巷道等地下环境，这种改进尤为重要，因为地下环境中的信号传播特性复杂，对定位算法的要求更高。 该研究提出了一种有效提高无线传感器网络定位精度的方法，通过结合阈值约束、加权平均跳距计算以及粒子群优化，显著提升了DV-Hop算法的定位性能。这种方法不仅适用于常规WSN，对于有特定需求如矿井环境的WSN来说，其优势更加突出。