基于改进海洋捕食者算法的WSNs定位

摘要：

节点的位置信息是无线传感器网络(WSNs)的关键信息,针对传统的DV-Hop(distance vector-hop)算法定位精度低的问题,本文引入改进海洋捕食者算法对DV-Hop定位算法进行改进,以提高定位精度.首先,针对海洋捕食者算法(marine predator algorithm,MPA)易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,引入Tent混沌映射初始化海洋捕食者算法的种群,引入柯西变异和反向学习对算法迭代更新后的位置进行选择性扰动,增加算法解的多样性,通过在3个单峰测试函数和3个多峰测试函数上仿真对比证明,改进算法有效提高了寻优能力和寻优速度.然后将改进群体智能算法引入DV-Hop对其进行改进,提出MPA-DV-Hop定位算法.通过在1000 m×1000 m的矩形区域内采用随机和均匀两种部署方式下的情况下对未知节点进行定位仿真证明,与原DV-HOP定位算法相比,MPA-DV-Hop的定位精度分别提高了63％和83％.本文提出的MPA-DV-Hop定位算法有效地降低了定位误差.

关键词：无线传感器网络、定位误差、海洋捕食者算法、DV-Hop、群体智能算法、定位精度、Tent映射、反向学习

所属期刊栏目：12

分类号：TP212.9;TN929.5;TP18(自动化技术及设备)

资助基金：贵州省科学技术基金;贵州省教育厅创新群体黔教合KY字2021012

在线出版日期：2022-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：180-185,191