[发明专利]小生境灰狼优化DV-Hop算法的无线传感器网络节点定位方法

摘要

本发明公开了一种基于小生境灰狼优化DV‑Hop算法的无线传感器网络节点定位方法，包含：信标节点向网络广播一个信标，信标中包含有此信标节点的位置信息和一个跳数信息，此信标在网络中被以泛洪的方式传播出去；各个节点在获取位置信息和跳数之后，估算出节点之间平均每一跳的间距，再估算出信标节点之间的距离；信标节点使用小生境灰狼优化算法细化平均每跳距离，通过比较信标节点间的距离以及小生境半径的大小，对其适应度值做出改变；通过信标节点计算未知节点的自身位置，记录其坐标，并将计算得出的未知传感器信标节点的位置信息转化为已知传感器信标节点的位置信息。其优点是：能提高全局搜索能力，降低定位误差，提高定位精度。

主权项

1.一种基于小生境灰狼优化DV‑Hop算法的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，包含以下步骤：S1、基于距离矢量路由协议，信标节点广播数据包，通过传播数据包后，网络中的各个信标节点都能获得到其他信标节点的最小跳数h_ij与位置坐标信息X；S2、利用步骤S1获得的信标节点的位置坐标信息和最小跳数h_ij，估算出信标节点之间的网络平均每跳距离AvgHD_i，将估算出的结果广播到网络中，进而确定未知信标节点到信标节点之间的估计距离d_ij；S3、在灰狼优化算法中，针对函数优化问题，初始化种群大小、各个灰狼的位置信息、最大迭代次数及惩罚函数；S4、计算每个信标节点的适应度函数值f，即计算灰狼种群中每个个体的适应度函数值f，将适应度值排列前三的灰狼个体记为α，β，δ，其位置信息分别记为X_α，X_β，X_δ；S5、在灰狼的捕猎阶段，追捕过程中狼群个体的位置会随猎物的逃跑改变，迭代更新灰狼α，β，δ的位置信息并确定猎物的位置；S6、根据小生境原理，先计算灰狼个体之间的欧式距离d_j，给出小生境半径σ，当d_j＜σ时，比较灰狼i和灰狼j的适应度值f_i、f_j的大小，通过对其中适应度值较小的灰狼施以惩罚函数，淘汰适应度值较小的灰狼；S7、若当前的迭代次数达到设定的最大迭代次数，则算法结束并输出灰狼α，β，δ的位置信息X_α，X_β，X_δ；否则，返回步骤S4；S8、通过最终确定的灰狼α，β，δ的位置信息X_α，X_β，X_δ计算得到猎物的位置。