基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对无线传感器网络无需测距依赖的DV-Hop定位算法节点定位精度不高的问题,将鲁棒性强、收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入到DV-Hop算法的设计中,提出了一种ABDV-Hop(Artificial Bee Colony DV-Hop)算法.该算法在传统DV-Hop算法的基础上,利用节点间的距离和锚节点的位置信息,在DV-Hop算法的最后阶段,通过建立目标优化函数,实现对未知节点坐标的估计.仿真结果表明,与传统DV-Hop算法相比,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上,改进算法能有效降低定位误差.
推荐文章
基于差分进化和人工蜂群混合策略的DV-Hop改进算法
DV-Hop算法
人工蜂群
差分进化
定位
基于蝙蝠算法的DV-Hop定位改进
无线传感器网络
节点定位
DV-Hop算法
蝙蝠算法
一种基于信任度的DV-Hop改进定位算法
无线传感器网络
DV-HOp
TDDV-Hop
信任度
基于质心迭代的DV-Hop定位改进算法
无线传感器网络
DV-Hop定位算法
质心迭代
距离
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于人工蜂群算法的DV-Hop定位改进
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 无线传感器网络 定位 DV-Hop算法 人工蜂群算法
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 网络与通信
研究方向 页码范围 33-36
页数 4页 分类号 TP393
字数 4077字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李牧东 空军工程大学电讯工程学院 21 304 10.0 17.0
2 熊伟 空军工程大学电讯工程学院 32 205 8.0 14.0
3 郭龙 空军工程大学电讯工程学院 5 51 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (40)
共引文献  (157)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (40)
同被引文献  (95)
二级引证文献  (143)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2008(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2009(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2010(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2011(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2013(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2014(20)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(11)
2015(33)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(27)
2016(32)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(27)
2017(42)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(31)
2018(28)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(24)
2019(16)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(14)
2020(9)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(8)
研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
定位
DV-Hop算法
人工蜂群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
论文1v1指导