激光与光电子学进展, 2020, 57 (19): 192303, 网络出版: 2020-09-23  

改进的人工蜂群优化DV-Hop定位算法 下载: 794次

Optimized DV-Hop Localization Algorithm Based on Improved Artificial Bee Colony
作者单位
兰州交通大学电子与信息工程学院, 甘肃 兰州 730070
摘要
针对距离向量跳段(DV-Hop)算法在多边定位中误差较大的问题,详细分析了定位误差形成的原因,并提出了一种改进的人工蜂群优化DV-Hop定位算法。该算法引入数学优化模型,使用改进的区域限定人工蜂群算法对该模型进行目标寻优,优化多边定位的执行过程。实验结果表明,改进的人工蜂群算法可减少多边定位阶段的误差和计算量,且定位效果较好。
Abstract
Aim

ing at the large error problem of distance vector-hop (DV-Hop) algorithm in multilateral positioning, the cause of positioning error is analyzed in detail, and an improved artificial bee colony optimization DV-Hop localization algorithm is proposed in this work. The algorithm introduces a mathematical optimization model, uses an improved area-limited artificial bee colony algorithm to optimize the model, and optimizes the execution process of multilateral positioning. Experimental results demonstrate that the modified artificial bee colony algorithm can reduce the error and the amount of calculation in the multilateral positioning stage, and the positioning effect is good.

刘燕, 高丽. 改进的人工蜂群优化DV-Hop定位算法[J]. 激光与光电子学进展, 2020, 57(19): 192303. Yan Liu, Li Gao. Optimized DV-Hop Localization Algorithm Based on Improved Artificial Bee Colony[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2020, 57(19): 192303.

引用该论文: TXT   |   EndNote

相关论文

加载中...

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!