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Improved DV-HOP localization algorithm based on grey wolf optimization
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DOI：10.1142/S012918312650018X.png)
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摘要
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DV-HOP是一种广泛使用的定位算法，常用于无线传感器网络（WSNs）中的节点定位、物联网（IoT）设备的部署以及移动机器人的导航等领域。然而，DV-HOP算法在实际应用中面临挑战，包括节点间跳数累积误差、跳距估计不准确以及处理非线性问题时由最小二乘法引入的计算偏差。为解决这些问题，本文提出了一种基于灰狼优化（GWO）的改进DV-HOP定位算法。通过引入双通信半径、加权跳距校正和改进的灰狼优化（IGWO）算法，所提方法提高了WSN中节点的定位精度。首先，采用双通信半径策略来优化节点间的跳数，提升跳数估计的准确性；其次，引入跳数调整因子进一步校正锚节点间的最小跳数，从而获得更精确的平均跳距；利用最小均方误差准则对未知节点到锚节点的估计跳距进行加权优化；最后，采用IGWO算法替代最小二乘法求解未知节点的坐标。仿真结果表明，所提改进DV-HOP算法在各种实验条件下均能实现更低的定位误差，相比其他方法具有更高的定位精度，验证了其有效性和优势。
Keyword:
Wireless sensor networks
DV-HOP localization algorithm
grey wolf optimization algorithm
hop count correction
期刊
I
IF:
1.6
论文数:
143
被引数:
1
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