作者：赵吉,傅毅,王瀚波 单位：沈阳仪表科学研究院有限公司 出版：《仪表技术与传感器》2013年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFYBJS2013060350 DOC编号：DOCYBJS2013060359 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于蛙跳算法的DV-Hop定位改进》PDF+DOC2011年第04期 葛宇,王学平,梁静 《无线传感器网络中平均跳距修正的DV-Hop定位算法》PDF+DOC2012年第04期 王静霞,唐建东 《一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法》PDF+DOC2012年第01期 朱敏,刘昊霖,张志宏,易宗锐 《基于网络跳距修正的DV-Hop定位算法》PDF+DOC2012年第01期 崔静宇,韩宝国 《基于DV-Hop定位算法的改进研究》PDF+DOC2011年第02期 王新生,赵衍静,李海涛 《无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法》PDF+DOC2010年第02期 叶小岭,王伟,张颖超,张鹏飞 《一种改进的DV-Hop传感器网络定位算法》PDF+DOC2007年第34期 姜山,李建波 《结合共线性因素的无线传感器网络DV-Hop定位算法》PDF+DOC2014年第10期 张云洲,项姝,付文艳,贾子熙 《基于DV-hop定位的误差加权改进算法》PDF+DOC2014年第07期 赵菊敏,李灯熬,武健 《无线传感器网络中Dv-Hop定位算法的改进》PDF+DOC2013年第02期 金纯,叶诚,韩志斌,韩刚,周晓军

    • 针对无线传感器网络节点定位问题中DV-Hop算法的不足，提出利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm，QPSO)对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题，并且不需要任何额外硬件设备，也不会增加通信量。最后将仿真试验结果与粒子群优化(Particle SwarmOptimization，PSO)算法校正改进DV-Hop算法进行比较，表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法，有效提高了节点定位精度，证明该方法的有效性。

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