田洪舟，陈思溢，黄辉先

(1.湘潭大学 自动化与电子信息学院,湖南 湘潭 411105；2.广东科技学院 计算机学院,广东 东莞 523000)

0 引 言

节点定位技术是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)中一种重要的基础技术，如何提升节点定位的精度成是一个受人关注的问题。节点定位的常用方法主要分为基于测距的定位算法和基于非测距的定位算法两种，其中,距离矢量—跳数(distance vector hop，DV-Hop)算法是基于非测距的定位算法中应用最广的一种，具有消耗资源少，需要信标节点数少，实现简单等优点。

基本的DV-Hop算法在定位时受节点分布的影响较大，其结果并不十分准确。研究人员提出了多种改进的方法，其中大部分文献采用了在DV-Hop算法的前两个阶段精确跳数和平均跳距的方法达到减少定位误差的目的[1～4]。也有学者提出了在定位阶段用智能优化算法代替最小二乘法来减小计算误差。如文献[5]提出用遗传机制改进的粒子群算法优化DV-Hop算法，定位的精度明显高于原算法；文献[6]融合了免疫算法与粒子群算法，改进了浓度机制，动态调整了疫苗范围，提高了定位精度；文献[7]引入数学优化模型限定人工蜂群的寻优范围，降低了定位误差且减少了计算量；文献[8]利用了布谷鸟和差分进化双种群搜索，动态调整了布谷鸟算法中发现入侵者的概率，并随机缩放差分进化的变异算子，得到了较好的定位精度。但智能优化算法具有收敛速度较慢，容易陷入局部最优的缺点，如何改善这些缺点使其更好地优化DV-Hop算法是一个值得关注的问题。……