量子スワームに最適化されたDV-Hopアルゴリズムは,ワイヤレスセンサーネットワークの弱いノードを正確にローカライズします
Zahid Ullah Khan1, Hongyuan Gao2, Jingya Ma1
1College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, 150001, China.
この研究では,ワイヤレスセンサーネットワーク (WSN) のローカライゼーションの精度を改善するために,量子黄金ジャカル最適化 (QGJO) と量子ブルヘッドサメ最適化 (QBSO) を導入します. QGJO-DV-HOPは,QBSO-DV-HOPを上回る平均位置付け誤差16.79%を達成しました.
科学分野:
- コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
- 電気工学 電気工学とは
- ネットワークエンジニアリング ネットワークエンジニアリング
背景:
- ワイヤレスセンサーネットワーク (WSN) では,正確なセンサノードローカライゼーションが不可欠です.
- 伝統的な距離ベクトルホップ (DV-Hop) 方法は,ダイナミックなネットワークトポロジーと不均一なノード分布と戦っています.
- 既存のDV-Hopアルゴリズムは,緩やかな収束を示し,ローカル・オプティマに固まって,正確なポジショニングを妨げます.
研究 の 目的:
- ダイナミックな環境におけるWSNのローカライゼーションの正確性と回復力を高めるために.
- 伝統的なDV-Hopアルゴリズムの限界,特にその収束速度とローカル最適への傾向に対処するためです.
- WSNsにおけるノードポジショニングの改善のための新しい最適化技術を導入する.
主な方法:
- DV-Hopの改善された2つの方法論を提案した:量子黄金ジャカル最適化 (QGJO) と量子ブルヘッドサメ最適化 (QBSO).
- GJOとBSOに統合された量子インスピレーション機能により,早期の収束を防止し,アルゴリズムの信頼性を維持します.
- 集群インテリジェンス通信機能と,ノード推定を精密にするために位置更新機能を組み込みました.
主要な成果:
- QGJO-DV-HOPの平均位置付け誤差は16.79%で,標準偏差は2.59%でした.
- QBSO-DV-HOPの結果,平均位置付け誤差は26.23%で,標準偏差は4.38%でした.
- シミュレーションでは,ネットワークのカバー,ノード数,ビーコンの比率,およびトポロジーシフトが変化し,アルゴリズムのパフォーマンスを検証しました.
結論:
- QGJO-DV-HOPは,QBSO-DV-HOPと伝統的な方法と比較して,WSNの位置付けエラーを大幅に軽減します.
- 提案された量子インスピレーションによる最適化技術は,挑戦的なWSN環境におけるローカライゼーションの精度と堅実性を高めます.
- スワームインテリジェンスと精巧な位置更新の統合は,より信頼性の高いWSNノードローカライゼーションに貢献します.
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