改进型DV-Hop定位模型及其求解的混合视觉进化神经网络

摘要：

针对DV-Hop定位模型跳距估计精度低且难准确获取未知节点位置的问题,提出改进型DV-Hop定位优化模型及其求解的混合视觉进化神经网络优化算法.DV-Hop定位模型设计中,引入4种通信半径细化节点间的跳数计算,并利用动态权重因子修正最小跳数及平均跳距计算模型,获得改进型DV-Hop的计算模型.算法设计中,依据果蝇和蝗虫视觉系统的信息处理机制,建立输出全局和局部学习率的混合视觉神经网络,进而在此神经网络的输出引导下,借助哈里斯鹰优化算法中哈里斯鹰的位置更新策略设计状态更新策略,由此获得能求解DV-Hop定位问题的视觉进化神经网络优化算法.比较性的数值实验显示,该算法求解基准函数优化问题具有明显优势,并对未知节点的定位精度高且收敛速度快.

关键词：DV-Hop、混合视觉进化神经网络、哈里斯鹰优化、状态更新

所属期刊栏目：13

分类号：TP929.5

资助基金：国家自然科学基金62063002

在线出版日期：2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-9,15