融合测距修正和蜘蛛蜂优化的WSN定位算法

摘要

针对无线传感器网络节点定位中非测距DV-Hop算法存在显著定位误差的问题，提出了一种融合测距修正和蜘蛛蜂优化的DV-Hop算法。首先，选用杰卡德系数作为跳数计算的度量标准，以提高跳数的准确性。在获取跳数信息后，引入可信度计算以调整跳距，更准确地反映节点间的实际距离。然后，为了进一步优化节点位置计算、提高DV-Hop算法的精度，引入并改进了蜘蛛蜂优化算法。在种群初始化阶段采用Circle映射反向学习策略，以保证种群的分布状态更加均匀。在位置更新过程中引入自适应权重，以优化算法的收敛速度。在交配操作完成后，将柯西-高斯变异扰动应用于蜘蛛蜂群中最优个体位置，以防陷入局部最优。仿真结果显示，针对不同区域面积、区域形状、锚节点数量、通信半径和节点总数5种情况下，改进后的算法相较于传统DV-Hop定位算法，定位误差分别减小了30.0%、33.0%、37.2%、38.9%和45.9%，同时算法运行时间也减少了0.73 s。

关键词

无线传感器网络 / DV-Hop / 测距修正 / 定位误差 / 蜘蛛蜂优化算法