摘要
随着信息技术的发展，无线传感器网络越来越多地用于农业、交通、军事领域，对于无线传感器网络诸多功能而言，节点定位是必不可少的技术内容。而DV-Hop算法是节点定位算法中最为经典和应用较为广泛的非测距定位算法，但DV-Hop算法在估计节点之间距离和计算节点坐标时会产生较大定位误差，而且锚节点在部署区域内以泛洪的方式广播数据包会有较大的能量消耗。因此，本文针对DV-Hop算法的不足，做了以下工作： （1）提出了基于RSSI和跳数的改进DV-Hop算法。针对DV-Hop算法估计距离误差大以及能量消耗高的缺点，提出一种改进的DV-Hop算法，改进的算法根据节点之间的邻接关系和节点之间信号强度值，将节点间跳数由离散值改为连续值，并通过加权的思想改进未知节点的平均跳距，使得未知节点与锚节点之间的距离更加准确。进一步，改进了节点间的最短路径求解算法，未知节点只接收和转发有限数量的数据包，而不是接收和转发所有数据包，从而降低能量消耗。在四种不同拓扑环境下，验证了算法的可行性和有效性，结果表明所提出的算法能较好解决DV-Hop算法在定位精度和能量消耗方面的不足。 （2）将四种不同的群智能优化算法应用到改进的DV-Hop算法中。为了解决DV-Hop算法在未知节点坐标计算中的误差较大的问题，采用群体智能优化算法对节点位置进行估计，通过构造适应度函数，将节点的位置估计问题转化为最小化优化问题，并详细介绍了四种群智能优化算法（人工蜂群优化算法、鲸鱼优化算法、灰狼优化算法、海鸥优化算法）应用到改进DV-Hop算法中的步骤，最后从定位精度、收敛时间和最佳迭代次数等方面比较分析了这四种优化算法，结果表明，它们都能够进一步提高定位精度。给出了在不同性能指标要求下，四种群智能优化算法的选择策略。
NETL