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《长春理工大学学报(自然科学版)》 2019年04期
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基于蝙蝠算法的无线传感器网络定位研究

李鹏  陈桂芬  刘欢  
【摘要】:针对无线传感器网络节点定位精度不足问题,提出了一种改进的蝙蝠算法(Bat Algorithm)与DV-Hop (Distance Vector-Hop)定位算法相结合的SLBADV-Hop (Self Learning Bat Algorithm Distance Vector-Hop)算法。首先,用蝙蝠算法取代DV-Hop算法第三步的最小二乘法计算未知节点坐标,提高算法的定位精度;其次,改变蝙蝠算法频率计算公式中的参数β,提高种群多样性,避免早熟;最后,引入自学习思想,使蝙蝠个体的飞行速度随着蝙蝠位置的变化而变化,进一步提高定位精度。仿真结果显示,改进后的算法与应用于DV-Hop算法的蝙蝠算法相比,在参考节点比例、网络节点总数和定位区域面积等方面的定位精度均有提高,而能量消耗基本保持不变。仿真结果表明,SLBA-DV-Hop算法能够有效提高定位精度。
【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院
【基金】:吉林省发改委项目(2016C089)
【分类号】:TP18;TN929.5;TP212.9

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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