基于群体智能改进无线传感器网络定位算法

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1、基于群体智能改进无线传感器网络定位算法f春量董雪窒江西理工大学信息工程学院南京邮电大学光电工程学院对经典DV-Hop算法误差比较大的现象进行讨论。对DV-Hop算法进行改进，提出BSADV-Hop算法。该算法分为两大部分，第一部分对跳数计算方法进行改进;第二部分对平均每跳距离进行寻优。在这过程中采用一种群体智能算法一一鸟群算法最终降低平均每跳距离导致的误差。仿真实验结果证明，与经典DV-llop和PSODV-Hop相比，该算法能更准确地计算节点平均跳距，定位精度得以提高，并且体现出较好的稳定性和可行性。关键词：无线传感器网络;DV-llo

2、p定位算法;鸟群算法;平均每跳距;。ImprovedlocalizationalgorithmforwirelesssensornetworksbasedonswarmintelligenceTinChunjingDongXueyingSchoolofInformationEngineering，JiangxiUniversityofScienceandTechnology;SchoolofOpto-electronicsEngineering，NanjingUniversityofPostsandTelecommunications;A

3、bstract：Inthispaper,theerrorofDV-IIopalgorithmisdiscussed.TheDV-IIopalgorithmisimprovedandBSADV-HopalgorithmisproposedThisalgorithmisdividedintotwoparts.Inthefirstpart,thehopcountmethodisimproved.Thesecondpartistooptimizetheaveragehopdistance.Inthisprocess,abiological1yin

4、spiredalgorithmcalledbirdswarmalgorithmisusedtominimizetheerrorcausedbytheaveragehopdistance.SimulationresultsshowthatcomparedwithDV-HopandPSODV-Hop,theaveragehopdistanceofnodescanbecalculatedmoreaccurately,andthepositioningaccuracycanbeimproved.Moreover,theproposedalgori

5、thmshowsgoodstabilityandfeasibility.Keyword：WSN;DV-Hoplocationalgorithm;BSA;theaveragedistanceperhop;0引言无线传感器网络屮节点定位算法按不同的标准可分为多种。在WSN屮根据测距可将算法分两种:基于测距定位算法和基于非测距定位算法。基于测距的算法需要采用测量途径得到距离信息，其中有以T0AXU、TD0A以及RSSI为代表的定位技术。基于测距的算法有两点不足之处：（1）测距结果易受环境影响；（2）—般的测距过程中需要增加其他设备，这些设备需要

6、花费额外的能量用于通信。而以Centroid算法、DV-IIop算法为代表的定位算法通常采用连通性定位，对硬件设备没有其他的额外要求，在WSN定位过程花费成本比较低。因此适合在大规模的传感器网络中应用。1DV-Hop算法的误差源头DV-Hop算法可分三个主要步骤U1。（1）无线传感器网络中节点最小跳数计算。（2）锚节点获取自身真实的位置。用公式（1）m计算平均每跳距离，信标节点k的平均每跳距离为：其中，信标节点k的位置用（xk,yk）表示，第1个信标节点的位置用（xhyi）表示。hopkl为信标节点k与信标节点1之间的跳数。待定位节点m接

7、收离自己最近信标节点的平均跳距，并利用步骤（1）得到的距锚节点的跳数来计算距信标节点的长度：其中，Dmn是待定位节点m离自身最近信标节点n的距离，hopsize是平均每跳距离的大小，它表示待定位节点m与最靠近它信标节点n平均每跳距离的大小。hop,n为待定节点m到信标节点n的跳数。（3）通常用最小二乘法来计算待定节点位置。经典的DV-Hop算法比较容易实现节点位置的计算，并且花费成本相对比较少，但定位精度就差强人意了。这主要是由平均每跳距离有误差造成的。图1跳数误差来源示意图DV-Hop算法中的跳数求解中，经常把在一跳范围内的节点都当做一

8、跳。A节点与B节点都在一跳范围里，所以P节点把到节点A和到节点B的距离都记成一跳。但从图1中，这-跳的距离明显不等，故是误差的源头。经典的DV-Hop算法在求解信标节点平均每跳距离时，经常错误