基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络定位研究
为解决传统DV-Hop算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络(WSN)定位方法.首先,构建WSN协同定位模型,并将传统蝙蝠算法与元胞自动机进行融合取代DV-Hop算法中的最小二乘法来计算网络中未知节点的位置,提高算法的搜索能力;其次,引入小生境技术和个体灾变机制,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;最后,通过仿真实验进行性能对比分析.实验结果表明,所提算法在节点呈随机分布、C型分布和O型分布的情况下均能够有效实现对未知节点的准确定位,且定位精度和收敛速度均优于对比算法;所提算法的定位精度随锚节点总数、锚节点比例以及通信半径的增加而增加,随传感器测距误差增加而减小.
无线传感器网络、节点定位、蝙蝠算法、小生境技术
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TN929.5
2023-08-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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