高美凤,李凤超

(江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122)



遗传粒子群优化的DV-Hop定位算法*

高美凤*,李凤超

(江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122)

用常规粒子群改进的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最优而导致较大的定位误差,对此,提出了结合遗传粒子群的DV-Hop定位(GAPSO-DV-Hop)算法。首先根据最大理想跳数筛选锚节点,计算加权平均每跳距离,权重采用锚节点之间距离、最小跳数、以及通信半径构成;其次,用遗传机制改进粒子群算法以代替最小二乘法,所作改进包括使用前摄估计缩小粒子搜索范围、根据遗传算法中的交叉策略生成待交叉粒子队列,并在每次迭代后选取最差个体做动态变异。仿真结果表明,在相同环境下,所提GAPSO-DV-Hop算法的定位精度明显高于常规DV-Hop算法以及其他对比算法。

无线传感器网络;节点定位;遗传粒子群算法;平均每跳距离;前摄估计

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)由部署在监测区域内的大量传感器节点组成,具有大规模、自组织、动态性等特点;节点的自定位技术是该领域中的基础性关键技术之一,在大多数应用中,节点只有将获得的数据和位置信息结合起来才有意义[1]。WSN的节点定位算法主要分为基于测距的定位算法和非测距定位算法,其中非测距算法无需额外的硬件投入,成本较低。DV-Hop算法是一种被广泛研究的非测距定位算法,针对其定位精度较低的问题,国内外学者提出了许多改进策略。……