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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于混合粒子群优化和灰狼优化的节点位置预测新方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116249066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211513694.X，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权一种基于混合粒子群优化和灰狼优化的节点位置预测新方法是由罗向阳;魏果;刘文艳;张昕;马永强;刘粉林设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合粒子群优化和灰狼优化的节点位置预测新方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混合粒子群优化和灰狼优化的节点位置预测新方法，包括：确定目标无线传感器节点所在的房间或区域，在距离目标无线传感器节点不同位置处，测得接收到的信号强度；使用高斯滤波获取的信号强度进行过滤；将获取的信号强度与距离进行拟合，构建信号强度与距离关系模型并进行评估，选出拟合度最好的模型；使用二分法对待定位房间或区域进行划分，确定并缩小参考节点选取区域；对参考节点部署的位置进行限定；使用加权距离策略选取信号强度较强且稳定的参考节点；基于上述获取的数据，使用混合PSOGWO算法定位并优化目标无线传感器节点的位置。本发明提高了目标节点的定位精度，也提升了定位效率。

本发明授权一种基于混合粒子群优化和灰狼优化的节点位置预测新方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合粒子群优化和灰狼优化的节点位置预测新方法，其特征在于，包括： 步骤1：确定目标无线传感器节点所在的房间或区域，在距离目标无线传感器节点不同位置处，测得接收到的信号强度； 步骤2：使用高斯滤波对步骤1获取的信号强度进行过滤； 步骤3：将获取的信号强度与距离进行拟合，构建信号强度与距离关系模型； 步骤4：对步骤3构建的信号强度与距离关系模型进行评估，选出拟合度最好的模型； 步骤5：使用二分法对待定位房间或区域进行划分，确定并缩小参考节点选取区域； 步骤6：对参考节点部署的位置进行限定； 步骤7：使用加权距离策略选取信号强度较强且稳定的参考节点； 步骤8：基于上述获取的数据，以及选出的拟合度最好的强度与距离关系模型，使用混合PSOGWO算法定位并优化目标无线传感器节点的位置； 所述步骤8包括： 步骤8.1：在目标区域内初始化灰狼种群N，每匹灰狼都表示目标无线传感器节点的潜在位置； 步骤8.2：计算灰狼个体的适应度，保存适应度最好的前3匹灰狼α、β、δ，适应度值计算公式如下： 式中： 其中表示灰狼i的适应度，适应度越小，说明灰狼与目标节点的实际位置越接近；和分别表示参考节点和每匹灰狼的位置；是参考节点到每匹灰狼的距离；是参考节点到目标节点的距离；n是参考节点个数； 步骤8.3：更新当前灰狼的位置； 步骤8.4：更新a，A和C，其中A和C是协同系数向量，，，在整个迭代过程中a由2线性降到1，r1和r2是[0,1]中的随机向量； 步骤8.5：计算全部灰狼的适应度； 步骤8.6：更新α、β和δ的适应度和位置； 步骤8.7：判断是否达到最大迭代次数或者达到设置的适应度阈值，如果是，退出循环，输出目标节点的位置；否则，转到步骤3继续执行； 所述步骤8.6中，按照下式更新当前灰狼的位置： 式中： ,, ,, 其中，是惯性因子；、和是加速度常数，分别代表三只最优灰狼的学习因子；、和是区间[0,1]内的随机数，它们可以增加搜索的随机性；表示粒子i在第t次迭代中第j维的速度向量；表示粒子i在第t次迭代中第j维的位置向量；、、分别表示当前种群中α、β、δ的位置向量；、和分别表示狼群中候选灰狼朝向最优三只灰狼前进的步长和方向；表示猎物的位置向量；、、分别表示当前候选灰狼与α、β、δ之间的距离；、、、、、是协同系数向量。

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