基于改进SSA的DV-Hop传感器定位算法

摘要

针对无线传感器网络中传统距离-矢量(DV-Hop)定位算法存在偏差大、精度低等问题,融合改进麻雀搜索算法(SSA)的思想,提出一种定位精度更高的ISSA-DV-Hop定位算法。给出最小跳数修正算法分级细化通信半径,优化节点间的跳数值,并使用加权平均值校正平均跳距的误差;采用精英反向学习策略初始化麻雀种群增加种群多样性,使发现者和跟随者数量自适应调整的策略增强SSA前期全局搜索和后期局部深挖的能力,加入柯西变异扰动避免SSA陷入局部最优,提出一种改进的SSA算法ISSA,并将其用于无线传感器网络中未知节点的定位。仿真结果表明改进后的ISSA-DV-Hop算法较传统DV-Hop算法归一化定位误差降低19.64%,验证ISSA-DV-Hop算法的有效性和高精度定位能力。