基于自适应惯性权重的WSN定位方法

摘要

本发明公开在无线传感器网络定位算法中，为了降低定位误差，提高定位精度，本发明将改进粒子群优化算法与DV-Hop定位算法相结合，提出一种基于自适应惯性权重的WSN定位方法。首先根据DV-Hop算法估算未知节点与信标节点的距离，然后采用改进粒子群算法做后期优化：根据每次迭代后粒子位置与全局最优位置的距离，动态调整粒子的惯性权重，使其具有动态自适应性；利用进化度作为搜索中止条件，以加快算法的收敛速度。通过仿真说明，相较于DV-Hop算法和现有基于改进粒子群优化的定位算法，本发明的基于自适应惯性权重的定位算法可以降低平均定位误差，有效提高无线传感器网络中节点的定位精度。

主权项

一种基于自适应惯性权重的WSN定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据DV‑Hop算法计算未知节点与信标节点之间的最小跳数；(2)根据DV‑Hop算法计算未知节点与信标节点之间的估计距离；(3)初始化粒子群中粒子的位置及速度；根据适应度函数初始化各粒子的pbest，种群的gbest；(4)更新进化度e、聚集度s、系数l；更新惯性权重w_j；(5)更新每个粒子的速度和位置，计算粒子的适应度，更新粒子的全局最优值和个体最优值；(6)判断算法是否满足收敛条件e>0.999999，如果满足，跳转执行第(7)步，否则返回执行第(4)步；(7)输出gbest，即为未知节点的坐标，算法结束。