智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真
2022-05-15 22:07:07
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为了减少传统的DV-Hop算法对未知节点定位时产生的较大误差,分析了影响传统DV-Hop算法定位精度的两个因素,继而提出了一种改进算法。改进算法在进行未知节点定位时,信标节点先后使用两个通信半径广播自身位置信息,从而获得未知节点与信标节点间更精确的跳数,并计算出它们之间更精确的距离,得到未知节点更精确的坐标。仿真结果显示,改进算法相比于传统DV-Hop算法相对定位误差减少了13%~15%,并且减少了由于网络拓扑结构不同带来的定位误差的差异性。
2022-05-06 08:50:16
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为了提高DV-Hop定位算法在不规则网络中的精确度，针对该算法的不足之处，提出了一种基于平均跳距和估计距离的改进的DV-Hop算法。该算法考虑了未知节点到参考节点的路径与参考节点间的路径可能存在重合或部分重合这一特性，对平均跳距进行修改，并利用误差对距离进行修正。仿真实验结果表明，在不规则网络环境下，改进算法的定位精度得到明显提高。
2022-05-05 14:24:05
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针对DV-Hop定位算法利用跳数乘以平均跳距来估算距离并采用极大似然估计法定位而导致误差较大的问题，提出一种最优跳距和改进粒子群的DV-Hop算法即OPDV-Hop。该算法利用节点的通信半径对锚节点间跳数进行修正；根据未知节点邻近区域的平均跳距来优化当前跳距；用改进的粒子群算法来优化未知节点坐标。仿真结果表明，相比DV-Hop算法、基于粒子群的DV-Hop算法以及基于改进粒子群的定位算法，OPDV-Hop算法的定位误差分别减小了18%、13%和7%左右，它能够有效地降低估算距离误差，提高定位精度。
2022-05-04 17:40:32
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