一种基于植物群落算法的无线传感器网络定位方法_江珊.pdf
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1、2023.4电脑编程技巧与维护1概述无线传感器网络12被广泛应用于军事侦察、农业生产、智能交通监测等3领域。在实际应用中,感知信息只有须带有位置信息才能有实际意义。但受限于能量、计算和存储能力,无线传感器网络节点无法采用传统的全球定位系统或无线网络定位技术进行定位,必须为之设计低开销、高精度的专用定位算法。传统的DV-Hop算法虽然成本比较低但定位精度不高;有许多学者提出用传统的智能优化算法4对传统的定位算法进行改进,其定位精度比传统的定位算法高,但方法仍然需要进一步改进。为了解决这个问题,提出一种基于植物群落行为对无线传感器网络节点定位的改进方法,在成本合理化的前提下,进一步提高定位精度。2
2、DV-Hop 算法2.1传统 DV-Hop 算法DV-Hop算法5分为以下3步。(1)无线传感网(WSN)中的信标节点向全网广播自身节点位置信息,直到所有节点都被记录到所有信标节点的最小跳数值。(2)信标节点根据(1)获得的其他信标节点的位置信息和跳数值,求得平均每跳的实际距离,如公式(1)所示并全网广播。(1)其中,信标节点i、j两点坐标值为(xi,yi)、(xj,yj);hij为信标节点i、j之间的最小跳段数。利用公式(2)可以求得未知节点到信标节点间的距离。Dij=Hopsizeihij(2)(3)未知节点利用记录到各个信标节点之间的距离,未知节点坐标由极大似然估计法或三边测量法计算得到
3、。2.2DV-Hop 算法误差分析引起WSN定位精度较低的原因很多,例如,节点分布不均匀、DV-Hop方法自身问题等,从以下几个方面进行阐述。(1)WSN中的节点通常分布不均匀,导致网络中平均每跳距离有较大的差异。(2)最小二乘法存在一定的计算误差6,会影响对未知节点坐标的估计,也会出现传统的DV-Hop定位精度变低。针对上述问题提出一种新型人工智能定位算法,利用植物群落行为对平均每跳距离进行优化,提高精度,并代替最小二乘法求解未知节点坐标,减少其计算所带来的误差。3定位模型的建立3.1植物群落算法改进平均跳距3.1.1 植物群落算法的播种操作清空数据集合,包括清空植物植株个体的目标定位数据、
4、植物植株播种集合、植物群落开花集合、植物群落结果邻居对集合;植株个体的路由节点集合采用十进制编码方式,经过的传感器节点由每个集合元素表示;当植物植株个体1经过的传感器节点数目为9时,植物植株个体编码为1=3106925871,表示植物 植 株1的 路 由 节 点 集 合 从 源 节 点3开 始,经 过10,6,9到目的节点1,即完成从源节点到目的节点的路由遍历;通过公式(3)对植株的个体集合进行初始化,其中,植物植株个体i与j互为邻居,ij是植物植株个体作者简介:江珊(1997),女,研究生,硕士,研究方向为计算机网络技术。一种基于植物群落算法的无线传感器网络定位方法江珊,蔡政英(三峡大学计算
5、机与信息学院,湖北 宜昌443002)摘要:针对 DV-Hop 算法定位精度低的问题,提出了一种基于植物群落行为在 DV-Hop 算法中的定位方法。首先,该算法利用植物群落算法与 DV-Hop 算法的第 2 阶段相结合实现最小误差的平均跳距;其次,植物群落算法在后期求解未知节点坐标时对其值进一步优化。最后,仿真结果显示,改进算法在不增加额外开销的情况下,定位误差进一步降低,相比其他传统群智能优化算法对 DV-Hop 方法的改进,算法的定位精度有很大的优势。关键词:无线传感器网络;DV-Hop 算法;植物群落算法67DOI:10.16184/prg.2023.04.0382023.4电脑编程技巧
6、与维护的集合;Lj,min为二进制编码的无线传感器网络搜索空间的可行解下界;Hj,min为二进制编码的无线传感器网络搜索空间的可行解上界;ri,j为一个随机数,取值范围是0,1。ij=Lj,min+ri,j(Hj,min-Lj,min)(3)3.1.2 植物群落算法的生长操作由植物群落在无线传感器网络中进行生长操作,并对未知节点进行目标定位;植物群落个体分别随机搜索新的传感器节点,再修改植物群落个体的一部分二进制位重新编码;通过公式(4)和公式(5)生成新的节点,i,j是步长因子,是一个属于-1,1的随机数。Si,j=i,j+i,j(i,j-r,j)(4)Si,j=i,j+i,j(j-r,j)
7、(5)3.1.3 植物群落算法的开花操作由植物群落在无线传感器网络中进行开花操作并随机选择锚节点进行目标定位;分别以锚节点为源节点方向,锚节点为目的节点方向,分别计算两个方向上植物植株个体的目标定位计算函数,取两个目标定位计算函数结果的平均值作为未知节点的目标定位数。开 花 集 合 为B=i|i=1,2,3,Population_size,且0probability21;检查植物群落开花集合的大小,是否与植物群落种群大小一致。3.1.4 植物群落算法的结果操作植物群落开花集合中的单个植物植株个体,随机选择一个邻居植物植株个体,按照植物群落结果概率学习邻居植物植株个体的一部分路由,这两个植物植株
8、个体组成邻居对,以成对方式添加进植物群落结果邻居对集合中;对于结果集合为C和邻居对i,j,有i,jC,且0probability31。3.1.5 适应度函数DV-Hop的主要误差是由平均每跳距离引起的,在此引入群智能优化算法对平均每跳距离进行优化。具体步骤如下。(1)假设网络中有n个信标节点,avghopsizei为每个信标节点i的平均每跳距离,信标节点i和j之间的最小跳数为hopij,信标节点i和信标节点j的实际距离dij可以由公式(6)表示,信标节点i和信标节点j的估计距离dij可以由公式(7)表示,误差Pij可由信标节点i、j间的实际距离与其估计距离之差计算得到,如公式(8)所示:(6)
9、dij=avghopsizeihopij(7)Pij=dij-dij(8)当Pij最小时,即能求出符合条件的avghopsizei,即计算最小误差avghopsizei就变成求如公式(9)所示的优化问题:(9)(2)为了减少植物群落行为算法优化后的跳距误差,引入距离误差修正系数,然后适应度函数由这些权值修正,如公式(10)所示:(10)(3)改进的适应度函数如公式(11)所示:(11)3.2求解未知节点坐标在DV-Hop定位算法中,由于最小二乘法的计算会有一定的误差,利用智能优化算法可以将误差减小,未知节点与信标节点的距离误差e可以由公式(12)表示:(12)其中,(x,y)为未知节点的估计位
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