典型文献
基于邻域搜索粒子群算法的节点定位算法研究
文献摘要：
针对DV-Hop定位算法误差大的缺点,深入分析定位误差来源后,在改进的PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上提出 了 IDVHop-NSPSO(Improved DVHop-Neighborhood Search Particle Swarm Optimization)节点定位算法.该算法通过对三部分的改进达到DV-Hop定位精度提高的要求:(1)增设半跳细化最小跳数;(2)在计算平均跳距时引入权重系数使求得的跳距更加精确;(3)利用邻域搜索粒子群优化算法替代最小二乘法来计算未知节点的位置.仿真实验的结果表明:相较于DV-Hop算法、DV-Hop+PSO算法、模拟退火加权DV-Hop算法,IDVHop-NSPSO算法可在不显著增加计算资源的同时,明显地提高定位精度.
文献关键词：
无线传感器网络;DV-Hop算法;粒子群优化算法;邻域搜索策略;定位精度
中图分类号：
作者姓名：
刘芷珺;张玲华
作者机构：
南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学 江苏省通信与网络技术工程研究中心,江苏 南京210023
文献出处：
引用格式：
[1]刘芷珺;张玲华-.基于邻域搜索粒子群算法的节点定位算法研究)[J].电子技术应用,2022(09):97-102
A类：
IDVHop,NSPSO,DVHop,Hop+PSO
B类：
粒子群算法,节点定位,定位算法,算法研究,定位误差,误差来源,Particle,Swarm,Optimization,Improved,Neighborhood,Search,三部分,定位精度,最小跳数,平均跳距,权重系数,粒子群优化算法,模拟退火,加计,计算资源,无线传感器网络,邻域搜索策略
AB值：
0.239623
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