ZIP基于麻雀搜索算法优化的无线传感器网络Dv-hop定位算法：误差最小化与算法对比分析,基于麻雀搜索算法优化无线传感器网络Dv-hop定位算法的研究与实践,matlab代码：基于麻雀搜索算法的无线传感器网 1.24MB

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基于麻雀搜索算法优化的无线传感器网络Dv-hop定位算法：误差最小化与算法对比分析,基于麻雀搜索算法优化无线传感器网络Dv-hop定位算法的研究与实践,matlab代码：基于麻雀搜索算法的无线传感器网络Dv-hop定位算法 - 利用麻雀搜索算法寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，完成对未知节点坐标的估计 - 进行了原始Dv-hop定位算法和基于SSA的Dv-hop定位算法的对比 - 注释很详细 ,麻雀搜索算法; Dv-hop定位算法; 无线传感器网络; 距离误差; 节点坐标估计; 对比实验; 详细注释。,基于SSA优化的Dv-hop定位算法：无线传感器网络节点坐标估计
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426212/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90426212/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">**<span class="ff2">基于麻雀搜索算法的无线传感器网络<span class="_ _0"> </span></span>Dv-hop<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">定位算法研究</span>**</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一、引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">无线传感器网络<span class="_ _1"></span>（<span class="ff1">WSN</span>）<span class="_ _1"></span>是现代物联网技术的重要组成部分，<span class="_ _1"></span>而节点的定位则是<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">WSN<span class="_ _0"> </span></span>中一</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">个关键问题。<span class="_ _2"></span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">定位算法是其中一种常用的定位算法，<span class="_ _2"></span>然而其精度和效率仍有待提高。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出了一种基于麻雀搜索算法（<span class="ff1">SSA</span>）的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_"> </span></span>定位算法，旨在通过麻雀搜索算法寻</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，<span class="_ _3"></span>从而更精确地估计未知节点的</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">坐标。</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二、原始<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算法</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Dv-hop<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">定位算法是一种基于距离向量的定位方法。<span class="_ _4"></span>它通过多个锚节点与未知节点之间的通</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">信，<span class="_ _5"></span>利用信号传播时间或接收信号强度等信息，<span class="_ _5"></span>估计出未知节点到锚节点的距离或跳数。<span class="_ _5"></span>然</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">后，<span class="_ _6"></span>通过多边测量法或最小二乘法等方法，<span class="_ _6"></span>计算出未知节点的坐标。<span class="_ _6"></span>然而，<span class="_ _6"></span>由于无线传感器</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">网络中存在许多不确定性因素，<span class="_ _6"></span>如信号传播速度的变化、<span class="_ _1"></span>多径效应等，<span class="_ _6"></span>导致<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_"> </span></span>算法的</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">定位精度受到影响。</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三、基于麻雀搜索算法的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算法</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了解决上述问题，<span class="_ _5"></span>本文提出了一种基于麻雀搜索算法的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算法。<span class="_ _5"></span>该算法利用麻</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">雀搜索算法的寻优特性，<span class="_ _3"></span>在寻找未知节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差方</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">面具有明显优势。</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先，<span class="_ _5"></span>我们使用无线传感器网络中的通信数据进行距离或跳数的初步估计。<span class="_ _5"></span>然后，<span class="_ _5"></span>我们将这</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">些初步估计的结果作为麻雀搜索算法的输入。<span class="_ _7"></span>麻雀搜索算法会寻找一种最优解，<span class="_ _7"></span>即使得未知</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">节点到锚节点的实际距离和估计距离之间的误差最小。<span class="_ _7"></span>通过这种方式，<span class="_ _7"></span>我们可以得到更加准</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">确的未知节点坐标估计。</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四、实验对比与分析</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了验证基于麻雀搜索算法的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算法的有效性，<span class="_ _5"></span>我们进行了原始<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算</div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">法和基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">SSA<span class="_"> </span></span>的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">D<span class="_ _8"></span>v-hop<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">定位算法的对比实验。<span class="_ _7"></span>在相同的无线传感器网络环境中，<span class="_ _7"></span>我们分别</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">使用两种算法进行节点定位，并比较它们的定位精度和稳定性。</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">实验结果表明，<span class="_ _9"></span>基于麻雀搜索算法的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算法在定位精度和稳定性方面均优于原始</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Dv-hop<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">定位算法。<span class="_ _8"></span>这主要得益于麻雀搜索算法的寻优特性，<span class="_ _8"></span>它能够更准确地寻找出未知节</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">点到锚节点的实际距离和估计距离之间的最小误差，从而得到更精确的节点坐标估计。</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五、结论与展望</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出了一种基于麻雀搜索算法的<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">Dv-hop<span class="_ _0"> </span></span>定位算法，<span class="_ _9"></span>旨在提高无线传感器网络的节点定</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">位精度和稳定性。<span class="_ _6"></span>通过实验对比分析，<span class="_ _6"></span>我们验证了该算法的有效性。<span class="_ _6"></span>未来，<span class="_ _6"></span>我们将进一步研</div><div class="t m0 x1 h2 y20 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">究麻雀<span class="_ _a"></span>搜索算法<span class="_ _a"></span>在无线<span class="_ _a"></span>传感器<span class="_ _a"></span>网络中<span class="_ _a"></span>的应用<span class="_ _a"></span>，探索<span class="_ _a"></span>其与其<span class="_ _a"></span>他优化<span class="_ _a"></span>算法的<span class="_ _a"></span>结合方<span class="_ _a"></span>式，以<span class="_ _a"></span>提高</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.611830,0.000000,0.000000,1.611830,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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