【DVHop定位】基于蜣螂算法DBO优化无线传感器非测距定位CPO-DVHop附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无线传感器网络（WSN）作为一种新兴的信息获取和处理技术，在环境监测、智能家居、医疗保健、工业控制等领域展现出巨大的应用潜力。定位技术作为WSN的基础支撑技术，为采集的数据赋予空间信息，对实现目标跟踪、区域监控、资源管理等至关重要。然而，受限于传感器节点的成本、体积和功耗，以及复杂的无线传播环境，精确、低成本的定位方法成为WSN研究的关键问题。非测距定位技术由于无需测量节点间的精确距离，仅依赖于网络连通性等信息，在低成本、低功耗应用场景中具有显著优势。

距离向量跳数(Distance Vector-Hop, DV-Hop)算法作为典型的非测距定位算法，以其简单易实现、鲁棒性较强等特点得到广泛应用。然而，DV-Hop算法也存在固有的缺陷，主要体现在三个方面：一是跳数累计过程中引入误差，使得节点间的跳数距离估计不准确；二是锚节点位置分布不均，可能导致网络边缘区域的定位精度下降；三是未知节点采用算术平均方法计算每跳距离，忽略了实际网络环境的复杂性，进一步降低了定位精度。为了克服这些缺陷，国内外学者提出了多种改进方案，例如加权DV-Hop算法、遗传算法优化的DV-Hop算法、粒子群算法优化的DV-Hop算法等。这些方法在一定程度上提升了定位精度，但仍存在算法复杂度高、易陷入局部最优等问题。

本文深入研究DV-Hop算法的缺陷，并提出一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）优化的无线传感器网络非测距定位CPO-DV-Hop算法。该算法旨在利用DBO算法强大的全局搜索能力和快速收敛性能，对DV-Hop算法的关键参数进行优化，从而提高WSN的定位精度。具体而言，本研究的创新点主要体现在以下几个方面：

一、引入蜣螂优化算法（DBO）：

DBO算法是一种新型的元启发式优化算法，灵感来源于蜣螂的滚动、跳舞、觅食、繁殖和偷窃等行为。该算法具有原理简单、易于实现、参数较少、收敛速度快、全局搜索能力强等优点，在解决复杂优化问题方面表现出良好的性能。相较于传统的遗传算法和粒子群算法，DBO算法在避免陷入局部最优方面具有更强的优势。

二、基于DBO优化DV-Hop算法的三个阶段：

1. 每跳距离估计阶段： 传统的DV-Hop算法采用算术平均值计算每跳距离，忽略了网络拓扑结构和信道环境的影响。本文利用DBO算法优化每个锚节点的每跳距离估计值，将其转化为一个优化问题，目标是最小化锚节点与其一跳邻居节点之间的距离误差。通过DBO算法的迭代搜索，可以获得更精确的每跳距离估计值，从而提高整体的定位精度。

2. 未知节点到锚节点的距离估计阶段： 未知节点通过接收到的锚节点信息，计算到各锚节点的跳数。将跳数与对应的优化后的每跳距离相乘，得到未知节点到各锚节点的距离估计值。为了提高距离估计的精度，本文引入了一种基于CPO（Coordinate and Pattern Optimization）的优化策略。CPO算法是一种针对多目标优化问题的算法，它可以有效平衡目标之间的关系，避免陷入局部最优。将CPO算法应用于未知节点到锚节点的距离估计阶段，可以有效降低距离估计的误差。

3. 位置解算阶段： 在获得未知节点到各锚节点的距离估计值后，采用三边测量法或最小二乘法解算未知节点的位置坐标。针对三边测量法可能存在的无解情况，以及最小二乘法对初始值敏感的问题，本文引入了一种自适应调整策略，根据残差的大小动态调整位置解算方法的权重，从而提高位置解算的稳定性和精度。

三、CPO-DV-Hop算法的流程设计：

1. 网络初始化： 随机部署传感器节点，并确定锚节点和未知节点。

2. 锚节点信息广播： 锚节点向全网广播自身的位置信息和跳数。

3. DBO优化每跳距离： 利用DBO算法优化每个锚节点的每跳距离估计值。

4. CPO优化距离估计： 未知节点计算到各锚节点的跳数，并利用CPO算法优化距离估计值。

5. 自适应位置解算： 采用三边测量法或最小二乘法解算未知节点的位置坐标，并根据残差自适应调整两种方法的权重。

6. 评估定位精度： 计算定位误差，评估算法的性能。

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