MATLAB实现的PSO-GA混合优化DV-hop无线传感器网络定位系统

资 源 简 介

该项目采用MATLAB开发，融合粒子群优化(PSO)与遗传算法(GA)，改进传统DV-hop定位算法。通过优化距离估计过程，显著提升无线传感器网络中未知节点的定位精度，适用于大规模网络部署场景。

详 情 说 明

基于PSO与GA的混合DV-hop无线传感器网络定位系统

项目介绍

本项目提出了一种改进的无线传感器网络节点定位方法，通过将粒子群优化算法（PSO）与遗传算法（GA）与传统DV-hop定位算法相融合，显著提高了在复杂网络环境下的定位精度。系统首先利用DV-hop算法获取网络拓扑的距离估计信息，随后分别应用PSO和GA两种智能优化算法对节点位置进行精细化估计，并通过综合对比分析确定最优定位方案。

功能特性

• 混合优化定位：结合DV-hop、PSO和GA三种算法的优势，实现高精度节点定位
• 参数灵活可调：支持PSO的种群规模、学习因子和GA的交叉率、变异率等关键参数自定义配置
• 多维度结果分析：提供定位坐标、误差统计、收敛曲线等全方位输出
• 可视化展示：生成网络拓扑图、定位结果对比图、算法收敛曲线等直观图表
• 性能对比评估：系统比较PSO与GA在定位精度和收敛速度方面的性能差异

使用方法

1. 准备输入数据：配置网络拓扑信息（锚节点坐标）、节点通信参数（通信半径、网络规模）和算法参数
2. 运行定位系统：执行主程序启动混合定位流程
3. 查看输出结果：系统将自动生成定位坐标、误差分析报告和可视化图表
4. 参数调优：根据实际网络环境调整算法参数以获得最佳定位效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 建议内存4GB以上，用于处理大规模网络节点定位

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度单元，实现了整个定位流程的完整控制，主要包括网络拓扑初始化、DV-hop距离估计、PSO与GA双优化算法并行执行、定位结果精度评估、多种误差指标计算分析以及定位过程与结果的多维度可视化展示功能。