作者：李鹏,陈桂芬,刘欢 单位：长春理工大学 出版：《长春理工大学学报(自然科学版)》2019年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJM2019040180 DOC编号：DOCCGJM2019040189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对无线传感器网络节点定位精度不足问题，提出了一种改进的蝙蝠算法(Bat Algorithm)与DV-Hop (Distance Vector-Hop)定位算法相结合的SLBADV-Hop (Self Learning Bat Algorithm Distance Vector-Hop)算法。首先，用蝙蝠算法取代DV-Hop算法第三步的最小二乘法计算未知节点坐标，提高算法的定位精度；其次，改变蝙蝠算法频率计算公式中的参数β，提高种群多样性，避免早熟；最后，引入自学习思想，使蝙蝠个体的飞行速度随着蝙蝠位置的变化而变化，进一步提高定位精度。仿真结果显示，改进后的算法与应用于DV-Hop算法的蝙蝠算法相比，在参考节点比例、网络节点总数和定位区域面积等方面的定位精度均有提高，而能量消耗基本保持不变。仿真结果表明，SLBA-DV-Hop算法能够有效提高定位精度。

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