检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京工程学院计算机工程学院,南京211167 [2]南京工程学院工业中心,南京211167
出 处:《传感技术学报》2015年第3期424-429,共6页Chinese Journal of Sensors and Actuators
摘 要:当前粒子群优化的DV-Hop定位改进算法,网络中所有的锚节点都参与优化,但是一部分到未知节点估算距离误差较大的锚节点会引入大的定位误差。针对这种情况,首先提出了最优锚节点集合的概念;然后在定位过程中,应用离散粒子群算法构造了最优锚节点集合;最后在最优锚节点集合上应用连续粒子群算法对定位结果进行了优化。仿真实验表明,最优锚节点集合上的两重粒子群优化DV-Hop算法比DV-Hop和一次粒子群优化的DV-Hop明显提高了定位精度。For the improved DV-Hop algorithms based on particle swarm optimization,almost all the anchor nodes in the network are involved in the locating optimization. However,the anchor nodes which have obvious errors between anchor and unknown nodes will lead to big errors of localization. Hence,the concept of best anchor nodes set is pro-posed. During the process of location,the best anchor nodes set is constructed by employing the discrete particle swarm optimization algorithm. Then the continuous particle swarm optimization algorithm is used to optimize locali-zation for the best anchor nodes set. The simulation results show that the proposed method is effective.
关 键 词:无线传感器网络 节点定位 DV-HOP算法 粒子群算法 锚节点 最优锚节点集合
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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