【定位优化】基于麻雀搜索算法优化无线传感器非测距定位算法DVHop附matlab代码

1 简介

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术一直是世界上的热门研究领域，具有重要的应用前景，已广泛应用于军事、环境监测、工农等领域。无线传感网络节点的定位为这些应用提供了必要的基础。DV-Hop该算法是获取目标节点位置信息的重要方法。本文主要对DV-Hop对算法进行理论研究DVHop该算法得到了改进，主要包括以下几个方面：首先，本文介绍了无线传感器网络的基本理论，详细介绍了典型的测距定位算法、非测距定位算法和未知节点位置计算方法，并分析了定位算法的性能评价标准。第二，介绍DV-Hop算法原理，具体分析了算法的步骤，并对算法进行了误差分析。DV-Hop算法计算简单，不需要额外的硬件设备，但容易受到网络拓扑结构和未知节点位置估计算法的影响。通过麻雀搜索算法优化结果，以进一步提高定位精度。模拟结果表明本文给出的麻雀搜索算法优化DV-Hop算法能有效提高定位覆盖率和精度。

2 部分代码

%_________________________________________________________________________%% 麻雀优化算法             %%_________________________________________________________________________%function [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)ST = 0.6;%预警值PD = 0.7；%发现者的比例，剩下的是加入者SD = 0.2；%意识到危险麻雀的比例PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量SDNumber = round(pop*SD);%意识到有危险麻雀数量if(max(size(ub)) == 1)   ub = ub.*ones(1,dim);   lb = lb.*ones(1,dim);  end%种群初始化X0=initialization(pop,dim,ub,lb);X = X0;%计算初始适应度值fitness = zeros(1,pop);for i = 1:pop   fitness(i) =  fobj(X(i,:));end [fitness, index]= sort(fitness);%排序BestF = fitness(1);WorstF = fitness(end);GBestF = fitness(1)for i = 1:pop    X(i,:) = X0(index(i),:);endcurve=zeros(1,Max_iter);GBestX = X(1)；X_new = X;for i = 1: Max_iter    disp(num2str(i),‘次迭代’    BestF = fitness(1);    WorstF = fitness(end);        R2 = rand(1);   for j = 1:PDNumber      if(R2<ST)          X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));      else          X_new(j,:) = X(j,:)   randn()*ones(1,dim);      end        end   for j = PDNumber 1:pop%        if(j>(pop/2))        if(j>(pop - PDNumber)/2   PDNumber)          X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);       else          %产生-1，1的随机数          A = ones(1,dim);          for a = 1:dim            if(rand()>0.5)                A(a) = -1;            end          end           AA = A'*inv(A*A');               X_new(j,:)= X(1,:)   abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';       end   end   Temp = randperm(pop);   SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);    for j = 1:SDNumber       if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)           X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:)   randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1)；       elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)           K = 2*rand() -1;           X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:)   K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end)   10^-8));       end   end   %边界控制   for j = 1:pop       for a = 1: dim           if(X_new(j,a)>ub)               X_new(j,a) =ub(a);           end           if(X_new(j,a)<lb)               X_new(j,a) =lb(a);           end       end   end    %更新位置   for j=1:pop    fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));   end   for j = 1:pop    if(fitness_new(j) < GBestF)       GBestF = fitness_new(j);        GBestX = X_new(j,:);       end   end   X = X_new;   fitness = fitness_new;    %排序更新   [fitness, index]= sort(fitness);%排序   BestF = fitness(1);   WorstF = fitness(end);   for j = 1:pop      X(j,:) = X(index(j),:);   end   curve(i) = GBestF;endBest_pos =GBestX;Best_score = curve(end);end

3 仿真结果

​4 参考文献

[1]印雷, 顾德, 刘飞. 基于改进麻雀搜索算法优化的DV-Hop定位算法[J]. 传感技术学报, 2021, 34(5):6.

博主简介：擅长智能优化算法、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，相关matlab代码问题可私信交流。

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