基于蝙蝠算法的无线传感器网络定位研究

摘要：

针对无线传感器网络节点定位精度不足问题,提出了一种改进的蝙蝠算法(Bat Algorithm)与DV-Hop (Distance Vector-Hop)定位算法相结合的SLBADV-Hop (Self Learning Bat Algorithm Distance Vector-Hop)算法.首先,用蝙蝠算法取代DV-Hop算法第三步的最小二乘法计算未知节点坐标,提高算法的定位精度;其次,改变蝙蝠算法频率计算公式中的参数β,提高种群多样性,避免早熟;最后,引入自学习思想,使蝙蝠个体的飞行速度随着蝙蝠位置的变化而变化,进一步提高定位精度.仿真结果显示,改进后的算法与应用于DV-Hop算法的蝙蝠算法相比,在参考节点比例、网络节点总数和定位区域面积等方面的定位精度均有提高,而能量消耗基本保持不变.仿真结果表明,SLBA-DV-Hop算法能够有效提高定位精度.

关键词：无线传感器网络、DV-Hop算法、蝙蝠算法、定位精度

所属期刊栏目：42

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省发改委项目2016C089

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85