申请/专利权人：北方工业大学

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117858023A

主分类号：H04W4/029

分类号：H04W4/029;H04W4/02;H04W4/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种紧凑压缩改进的不实野燕麦算法优化的DV‑hop定位方法，它引入了不实野燕麦算法最小二乘法进行位置估计，并通过高斯概率模型对不实野燕麦算法进行了优化和压缩，从而改进了DV‑Hop定位，这不仅提高了定位的准确性，还有助于更快地获得位置估计结果，同时减少了对内存资源的需求。

主权项：1.一种紧凑压缩改进的不实野燕麦算法优化的DV-hop定位方法，其特征在于，包括：每一锚节点将自身位置信息作为广播信息传输给周围的节点，节点接收广播信息，并记录每一锚节点到自身的最小跳数；所述每一节点包括位置节点与锚节点；根据锚节点之间的距离与最小跳数计算平均每跳距，再结合每一锚节点到每一未知节点的最小跳数，计算出每一锚节点与每一未知节点的距离；结合每一锚节点与每一未知节点的距离，以最低的定位误差为目标建立基于DV-Hop的三维空间内无线传感器网络节点定位优化模型；通过高斯概率模型改进的紧凑压缩型不实野燕麦算法，优化基于DV-Hop的三维空间内无线传感器网络节点定位优化模型，其中，利用迭代更新的高斯模型对不实野燕麦个体进行初始化，将每一不实野燕麦个体分别代入基于DV-Hop的三维空间内无线传感器网络节点定位优化模型，进行适应度评估，并通过不实野燕麦算法更新不实野燕麦个体的位置，并迭代更新高斯模型，最终输出各个不实野燕麦个体最终的位置，即未知节点的坐标。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北方工业大学 一种紧凑压缩改进的不实野燕麦算法优化的DV-hop定位方法

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