【摘 要】
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用常规粒子群改进的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最优而导致较大的定位误差,对此,提出了结合遗传粒子群的DV-Hop定位（GAPSO-DV-Hop）算法。首先根据最大理想跳数筛选锚节点,计
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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用常规粒子群改进的DV-Hop算法由于粒子易陷入局部最优而导致较大的定位误差,对此,提出了结合遗传粒子群的DV-Hop定位（GAPSO-DV-Hop）算法。首先根据最大理想跳数筛选锚节点,计算加权平均每跳距离,权重采用锚节点之间距离、最小跳数、以及通信半径构成;其次,用遗传机制改进粒子群算法以代替最小二乘法,所作改进包括使用前摄估计缩小粒子搜索范围、根据遗传算法中的交叉策略生成待交叉粒子队列,并在每次迭代后选取最差个体做动态变异。仿真结果表明,在相同环境下,所提GAPSO-DV-Hop算法的定位精度明显高
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