提升WSN节点定位精度:基于MPSO的DV-Hop算法优化
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更新于2024-08-26
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本文是一篇研究论文,标题为"基于改进粒子群算法的DV-Hop节点定位算法",主要关注无线传感器网络(WSN)中的节点定位问题。在传统的无线传感器网络中,节点定位是关键任务,DV-Hop方法因其简单性和准确性而被广泛应用。然而,标准的DV-Hop算法可能受到局部最优解的影响,定位精度仍有提升空间。
作者Fei ZHOU和Shu CHEN针对这一问题,提出了一个改良的粒子群优化算法(MPSO)。粒子群优化算法原本是一种用于解决优化问题的搜索策略,它模仿了鸟群觅食行为,通过粒子间的协作和竞争寻找最优解。然而,标准PSO算法在搜索过程中容易陷入局部最优,这可能导致定位精度受限。
MPSO的创新之处在于,它通过动态调整每个粒子的惯性权重和加速系数,实现了局部搜索能力和全局搜索能力的平衡。这意味着算法能够在搜索过程中更好地探索不同区域,避免陷入局部最优,从而提高整体的定位精度。此外,MPSO还对粒子进行排序,进一步优化了搜索过程。
实验结果显示,与标准DV-Hop算法和基于PSO的DV-Hop算法(PDV-Hop)相比,MPSO实现的平均定位误差更小,表明其在提升节点定位性能方面具有明显优势。关键词包括无线传感器网络、DV-Hop、粒子群优化以及节点定位,这些都是论文的核心研究内容。
这篇论文的主要贡献在于提出了一种新型的优化策略,通过改进粒子群算法来增强DV-Hop节点定位在无线传感器网络中的性能,对于实际WSN应用中的定位精度提升具有重要的理论价值和实践意义。
2019-07-22 上传
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2023-07-14 上传
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