【DVHop定位】基于哈里斯鹰算法优化无线传感器非测距定位HHO-DVHop附Matlab代码_融合被囊群和哈里斯鹰算法的降低dv-hop定位误差方法-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 无线传感器网络（WSN）作为一种重要的信息采集手段，已广泛应用于环境监测、智能家居、医疗健康等诸多领域。节点定位作为 WSN 的关键技术，直接影响网络的性能和应用效果。距离矢量跳数（DV-Hop）算法作为一种经典的非测距定位算法，因其简单易行而备受关注。然而，传统的 DV-Hop 算法存在定位精度不高的问题，主要受限于信标节点定位信息误差的累积和未知节点位置估计的简单加权平均。本文提出一种基于哈里斯鹰算法 (Harris Hawks Optimization, HHO) 优化的 DV-Hop 算法 (HHO-DVHop)，旨在有效解决传统 DV-Hop 算法的定位精度瓶颈。该算法利用 HHO 强大的全局寻优能力，优化信标节点间的平均跳距，从而提高未知节点位置估计的准确性。通过仿真实验，验证了 HHO-DVHop 算法在定位精度方面优于传统的 DV-Hop 算法，并具有较好的鲁棒性和适应性。

关键词: 无线传感器网络；节点定位；DV-Hop；哈里斯鹰算法；优化；非测距定位

1. 引言

随着物联网技术的快速发展，无线传感器网络（WSN）作为信息感知的关键基础设施，在各个领域发挥着日益重要的作用。WSN 通过部署大量低功耗、低成本的传感器节点，协作感知、采集并处理网络覆盖区域内的信息，最终将信息汇聚到汇聚节点，供用户使用。节点定位作为 WSN 的关键技术之一，直接影响着网络监测数据的可信度和应用效果。例如，在环境监测应用中，只有准确获取传感器节点的位置信息，才能有效分析和评估环境污染源的分布和扩散情况；在智能家居应用中，节点定位可以帮助实现智能设备的自动控制和管理。

根据定位方式的不同，WSN 节点定位算法可以分为基于测距的定位算法和非测距的定位算法。基于测距的定位算法需要测量节点间的距离或角度信息，例如到达时间（TOA）、到达时间差（TDOA）、到达角度（AOA）等。这类算法通常需要额外的硬件设备或较高的时间同步精度，成本较高，且在复杂环境中容易受到多径效应和噪声的影响。非测距的定位算法则无需测量节点间的距离或角度，而是利用节点间的连通性或接收信号强度等信息进行定位，例如距离矢量跳数（DV-Hop）、质心定位算法（Centroid）等。非测距定位算法成本低廉，实现简单，对硬件要求不高，因此得到了广泛的应用。

距离矢量跳数（DV-Hop）算法是一种典型的非测距定位算法，它利用网络中节点间的跳数信息来估计节点间的距离，并通过三边测量或最小二乘法等方法计算未知节点的位置。DV-Hop 算法具有实现简单、易于部署等优点，但其定位精度受到多种因素的影响，主要包括：信标节点定位信息的误差累积、平均跳距估计的偏差以及未知节点位置估计的简单加权平均。

为了提高 DV-Hop 算法的定位精度，研究人员提出了许多改进方法。其中，利用优化算法来优化 DV-Hop 算法的各个步骤，是一种有效的方法。例如，遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、差分进化算法（DE）等已被成功应用于 DV-Hop 算法的优化，并取得了较好的效果。

本文提出一种基于哈里斯鹰算法 (Harris Hawks Optimization, HHO) 优化的 DV-Hop 算法 (HHO-DVHop)，旨在进一步提高 DV-Hop 算法的定位精度。HHO 算法是一种新型的元启发式优化算法，它模拟了哈里斯鹰在捕食猎物时的协同围捕策略，具有收敛速度快、全局寻优能力强等优点。HHO-DVHop 算法利用 HHO 算法优化信标节点间的平均跳距，从而提高未知节点位置估计的准确性。

2. 相关工作

近年来，针对 DV-Hop 算法的改进方法层出不穷，主要可以分为以下几个方面：

改进平均跳距估计方法：传统的 DV-Hop 算法采用简单的平均方法计算信标节点间的平均跳距，容易受到节点分布不均匀的影响。因此，一些研究人员提出了加权平均、距离加权平均等改进方法，以减小平均跳距估计的误差。例如，文献 [1] 提出了一种基于模糊逻辑的 DV-Hop 算法，利用模糊逻辑推理方法估计节点间的距离，提高了定位精度。文献 [2] 提出了一种基于改进平均跳距的 DV-Hop 算法，根据节点间的跳数和距离信息，采用加权平均的方法计算平均跳距，有效降低了平均跳距的估计误差。
改进未知节点位置估计方法：传统的 DV-Hop 算法采用简单的加权平均方法估计未知节点的位置，容易受到定位误差较大的信标节点的影响。因此，一些研究人员提出了加权最小二乘法、支持向量机（SVM）等改进方法，以提高位置估计的精度。例如，文献 [3] 提出了一种基于加权最小二乘法的 DV-Hop 算法，根据信标节点到未知节点的距离和跳数信息，采用加权最小二乘法估计未知节点的位置，提高了定位精度。文献 [4] 提出了一种基于 SVM 的 DV-Hop 算法，利用 SVM 建立节点位置和跳数之间的映射关系，提高了定位精度。
利用优化算法优化 DV-Hop 算法：为了进一步提高 DV-Hop 算法的定位精度，研究人员开始利用优化算法来优化 DV-Hop 算法的各个步骤，例如平均跳距估计、未知节点位置估计等。例如，文献 [5] 提出了一种基于遗传算法优化的 DV-Hop 算法，利用遗传算法优化信标节点间的平均跳距，提高了定位精度。文献 [6] 提出了一种基于粒子群优化算法优化的 DV-Hop 算法，利用粒子群优化算法优化未知节点的位置，提高了定位精度。文献 [7] 提出了一种基于差分进化算法优化的 DV-Hop 算法，利用差分进化算法同时优化平均跳距和未知节点的位置，取得了较好的定位效果。

尽管上述改进方法在一定程度上提高了 DV-Hop 算法的定位精度，但仍然存在一些不足。例如，传统的优化算法容易陷入局部最优，导致定位精度不高；一些改进方法计算复杂度较高，不适用于资源受限的 WSN。因此，需要进一步研究新的优化方法和改进策略，以提高 DV-Hop 算法的定位精度和鲁棒性。

3. 哈里斯鹰算法 (HHO)

哈里斯鹰算法 (Harris Hawks Optimization, HHO) 是一种新型的元启发式优化算法，由 Heidari 等人在 2019 年提出。该算法模拟了哈里斯鹰在捕食猎物时的协同围捕策略，具有收敛速度快、全局寻优能力强等优点。HHO 算法主要包括探索阶段和开发阶段。

3.1 探索阶段

在探索阶段，哈里斯鹰随机选择以下两种策略之一进行探索：

策略 1：哈里斯鹰根据其他哈里斯鹰的位置随机选择一个位置进行探索。该策略的数学模型如下：X(t+1) = X_rand(t) - r_1 * |X_rand(t) - 2 * r_2 * X(t)|

其中，X(t+1) 表示第 t+1 次迭代时哈里斯鹰的位置，X_rand(t) 表示第 t 次迭代时随机选择的哈里斯鹰的位置，X(t) 表示第 t 次迭代时当前哈里斯鹰的位置，r_1 和 r_2 是 [0, 1] 之间的随机数。
策略 2：哈里斯鹰根据猎物（最佳位置）的平均位置进行探索。该策略的数学模型如下：
```
(t+1) = (X_best(t) - X_m(t)) - r_3 * (LB + r_4 * (UB - LB)) 
```
其中，X_best(t) 表示第 t 次迭代时猎物的位置（最佳位置），X_m(t) 表示第 t 次迭代时哈里斯鹰的平均位置，LB 和 UB 分别表示搜索空间的下界和上界，r_3 和 r_4 是 [0, 1] 之间的随机数。哈里斯鹰的平均位置 X_m(t) 的计算公式如下：

X_m(t) = (1/N) * Σ X_i(t)

其中，N 表示哈里斯鹰的数量，X_i(t) 表示第 i 个哈里斯鹰在第 t 次迭代时的位置。

哈里斯鹰选择哪种策略取决于随机数 q，如果 q < 0.5，则选择策略 1，否则选择策略 2。

3.2 开发阶段

在开发阶段，哈里斯鹰根据猎物的逃逸能量 E 选择不同的围捕策略。猎物的逃逸能量 E 的计算公式如下：

E = 2 * E_0 * (1 - (t/T))

其中，E_0 是 [−1, 1] 之间的随机数，表示猎物初始的逃逸能量，t 表示当前迭代次数，T 表示最大迭代次数。

根据 E 的大小，哈里斯鹰选择以下四种策略之一进行围捕：

策略 1：|E| >= 1，硬围捕：哈里斯鹰直接冲向猎物，并尝试抓住它。该策略的数学模型如下：

X(t+1) = X_best(t) - X(t) - r_5 * (X_best(t) - 2 * r_6 * X(t))

其中，r_5 和 r_6 是 [0, 1] 之间的随机数。
策略 2：|E| >= 1，软围捕：哈里斯鹰从不同角度包围猎物，并尝试接近它。该策略的数学模型如下：

X(t+1) = ΔX - E * |JX_best(t) - X(t)| ΔX = X_best(t) - X(t) JX_best(t) = X_best(t) + r_7 * (X_rand(t) - X_best(t))

其中，r_7 是 [0, 1] 之间的随机数。
策略 3：|E| < 1，硬围捕：哈里斯鹰进行突袭，并尝试以最短路径抓住猎物。该策略的数学模型如下：
```
(t+1) = X_best(t) - E * |JX_best(t) - X(t)|
JX_best(t) = X_best(t) + r_8 * (X_rand(t) - X_best(t)) 
```
其中，r_8 是 [0, 1] 之间的随机数。
策略 4：|E| < 1，软围捕：哈里斯鹰进行突袭，并尝试以最小的偏差抓住猎物。该策略的数学模型如下：Y = X_best(t) - E * |JX_best(t) - X(t)| Z = Y + S * LF(D)

其中，S 是 1 x D 的随机向量，D 是问题的维度，LF(D) 是 Levy 飞行函数，其定义如下：
```
LF(x) = 0.01 * (u * σ) / (|v|^(1/β))
σ = (Γ(1 + β) * sin(π * β/2) / (Γ((1 + β)/2) * β * 2^((β-1)/2)))^(1/β) 
```
其中，u 和 v 是 [0, 1] 之间的随机数，β = 1.5。