针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)算法中最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进粒子群算法与DV-Hop的融合算法。首先从粒子速度、惯性权重、学习策略、变异方面对粒子群算法进行改进,增强算法跳出局部最优的能力,提高迭代后期算法的搜索速度;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进粒子群算法优化节点的定位结果。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法的DV-Hop改进算法(MPSO1-DV-Hop)和基于改进型粒子群优化的DV-Hop算法(MPSO2-DV-Hop),该算法的定位精度高,稳定性好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场景。

针对距离矢量-跳数(DV-Hop)算法第三阶段中最小二乘法定位精度低的问题,提出一种蝙蝠-拟牛顿混合算法与DV-Hop算法融合的定位算法.首先对蝙蝠算法进行两点改进:1)根据蝙蝠个体的适应度值自适应调节随机向量β,使得脉冲频率具有自适应能力;2)利用当前迭代之前所有最优个体的平均位置来引导蝙蝠移动,使得速度具有变异性能;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进蝙蝠算法得出节点的估计位置,再利用拟牛顿算法以估计位置为初始点继续搜索节点位置.仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法和基于蝙蝠算法的DV-Hop改进算法(BADV-Hop),该算法的定位精度大约提高了16.5%、5.18%,且稳定性更好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场合.