基于布谷鸟差分算法优化的DV-Hop改进算法

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经典DV-Hop定位算法中,三边测量法虽然避免了迭代运算,但对信标节点的依赖性较大;而极大似然估计法存在对误差进行累加的问题。针对传统定位算法存在的问题,提出了基于布谷鸟(CS)差分(DE)优化的DV-Hop改进算法,将定位问题转化为群体优化问题,利用CS和DE算法进行双种群并行搜索,动态调整CS中宿主发现入侵者的概率参数,随机缩放DE算法中变异因子,增强全局搜索能力,规避了距离误差在定位过程中的累加,有效提高了定位精度。
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