基于優(yōu)先節(jié)點定位和人工魚群優(yōu)化的DV-Hop算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Network，WSN）具有自組能力強、分布廣的特點，因此有廣泛的應用。無線傳感器網(wǎng)絡首先應用在軍事領域，后來逐漸擴大到民用領域，無線傳感器網(wǎng)絡廣泛使用增強了人們獲取信息的能力。定位技術是無線傳感器網(wǎng)絡的關鍵技術之一，目前較為常用的定位技術主要分為兩類：基于測距的定位技術和基于非測距的定位技術。
　　本文以基于非測距定位技術中的DV-Hop算法為研究對象。DV-Hop算法定位成本低，

2、計算簡單，應用廣泛。但是該算法也存在定位不精確等問題，因此本文針對DV-Hop算法存在的問題，采用優(yōu)先節(jié)點定位和人工魚群算法對DV-Hop算法進行改進，從以下三個方面對算法進行改進；
　?。?）優(yōu)先節(jié)點定位。本文將錨節(jié)點的通信半徑細化，錨節(jié)點有3個通信半徑—R/3、2R/3和R，根據(jù)跳數(shù)和通信半徑的關系，估算在錨節(jié)點通信半徑R內的未知節(jié)點到錨節(jié)點的距離，然后對滿足條件的未知節(jié)點進行優(yōu)先定位，然后升級為錨節(jié)點，不滿足優(yōu)先節(jié)點定位的未

3、知節(jié)點進行后續(xù)定位。將錨節(jié)點通信半徑細化為3個通信半徑，不僅可以減小跳數(shù)誤差，而且可以減小未知節(jié)點到錨節(jié)點的距離誤差。
　　（2）采用加權賦值方法修正平均跳距。針對錨節(jié)點平均跳距不能真實反映實際跳距的問題，本文采用加權方式求出加權系數(shù)，對每一個錨節(jié)點賦予不同的權值，同時未知節(jié)點只選取距離其最近的三個錨節(jié)點作為參考錨節(jié)點。通過對平均跳距進行修正，能夠得到較為精確的跳距值。
　?。?）采用改進的人工魚群算法修正未知節(jié)點坐標。針對

4、計算節(jié)點坐標精度存在誤差的問題，本文采用人工魚群算法對定位進行優(yōu)化，同時對人工魚群算法進行改進。將人工魚群算法進行分段，淘汰掉在食物濃度低的人工魚，提高收斂速度；動態(tài)修正人工魚群參數(shù)，同時對隨機行為進行修正，防止人工魚盲目做出隨機行為。通過對人工魚群算法的改進，有利于提高收斂速度，尋找到全局最優(yōu)解，提高定位精度。
　　本文使用Matlab對改進的算法進行仿真，與 DV-Hop算法和已有的改進算法進行比較，驗證改進算法的可行性，分析