基于邻域搜索粒子群算法的节点定位算法研究

摘要

针对DV-Hop定位算法误差大的缺点,深入分析定位误差来源后,在改进的PSO(Particle Swarm Optimization)算法的基础上提出了IDVHop-NSPSO(Improved DVHop-Neighborhood Search Particle Swarm Optimization)节点定位算法。该算法通过对三部分的改进达到DV-Hop定位精度提高的要求:(1)增设半跳细化最小跳数;(2)在计算平均跳距时引入权重系数使求得的跳距更加精确;(3)利用邻域搜索粒子群优化算法替代最小二乘法来计算未知节点的位置。仿真实验的结果表明:相较于DV-Hop算法、DV-Hop+PSO算法、模拟退火加权DV-Hop算法,IDVHop-NSPSO算法可在不显著增加计算资源的同时,明显地提高定位精度。