基于跳数修正和改进粒子群优化DV―Hop定位算法.doc

基于跳数修正和改进粒子群优化DV―Hop定位算法 　　摘 要： 针对传统 DV?Hop算法在无线传感器网络中节点随机分布对定位结果造成较大?`差的问题，提出一种基于跳数修正的粒子群优化的定位算法HPDV?Hop。此算法通过对锚节点广播的跳数进行修正，让随机静态分布的锚节点移动并按密度分布二次部署以及用改进的粒子群（PSO）算法对定位中的迭代过程进行优化，实现传统DV?Hop定位算法的全面改进，以提高定位精度。仿真结果表明，改进的算法与传统算法相比，定位精度和算法的稳定性有明显提高。 　　关键词： DV?Hop定位； 锚节点； 最优跳数； 平均跳距； 粒子群优化； 跳数修正 　　中图分类号： TN711?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）18?0076?04 　　DV?Hop positioning algorithm based on hop count correction and 　　improved particle swarm optimization 　　XIONG Huan1， MAO Yongyi2 　　（1. School of Communications and Information Engineering， Xi’an University of Posts and Telecommunications， Xi’an 710061， China； 　　2. School of Electronic Information Engineering， Xi’an University of Posts and Telecommunications， Xi’an 710061， China） 　　Abstract： In allusion to the problem that nodes in wireless sensor network are randomly distributed in the traditional DV?Hop algorithm， causing big errors of positioning results， an HPDV?Hop positioning algorithm based on hop count correction and particle swarm optimization is proposed. In this algorithm， the hop count broadcast by anchor nodes is corrected to make the static randomly?distributed anchor nodes moved and deployed a second time according to density distribution， and the iterative process during the positioning is optimized by using the improved particle swarm optimization （PSO） algorithm， so as to realize overall improvement of the traditional DV?Hop positioning algorithm， and improve positioning accuracy. The simulation results show that in comparison with the traditional algorithm， the improved algorithm has an obvious improvement in positioning accuracy and stability. 　　Keywords： DV?Hop positioning； anchor node； optimal hop count； average hop distance； particle swarm optimization； hop count correction 　　无线传感器网络[1]（WSN）节点定位中非测距的定位算法[2]不用测量距离，只利用各节点间相互通信实现未知节点的定位，因此备受关注。DV?Hop[3?4]算法用跳段距离代替实际距离[5]来估算未知节点与锚节点的距离。该算法节点不需具有测距功能，但是，定位精度会随网络拓扑结构的不规则和算法本身的缺陷而迅速下降。因此近年来已经有许多改进的DV?Hop算法，改进思路围绕平均跳距、最小跳数的修正和算法的迭代优化[6]三方面