【摘 要】
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针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)定位算法中,最小二乘法计算未知节点坐标时存在误差较大,而粒子群优化(PSO)算法又容易陷入局部最优的问题,提出了基于一种自适应免疫粒子群与D
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51577046),国家自然科学基金重点资助项目(51637004),国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”资助项目(2016YFF0102200)
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针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)定位算法中,最小二乘法计算未知节点坐标时存在误差较大,而粒子群优化(PSO)算法又容易陷入局部最优的问题,提出了基于一种自适应免疫粒子群与DV-Hop融合算法。首先,对浓度机制进行改进;其次,子种群的数目通过粒子最大浓度值来改变,使得种群资源得到最大限度利用;最后,对疫苗范围进行动态调整后,劣质种群开始进行疫苗接种。该算法克服了粒子早熟,避免了种群退化现象,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验结果表明:在相同硬件成本和通信开销的情况下,所提算法定位精度更高。
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