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針對傳統距離矢量一跳數（ DV-Hop）算法中最小二乘法的估計誤差過大、粒子群（PSO）算法易陷入局部最優的問題，提出了一種改進粒子群算法與DV-Hop的融合算法。首先從粒子速度、慣性權重、學習策略、變異方面對粒子群算法進行改進，增強算法跳出局部最優的能力，提高迭代后期算法的搜索速度；然后在DV-Hop算法第三階段采用改進粒子群算法優化節點的定位結果。仿真結果表明：相比傳統DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法的DV-Hop改進算法（MPS01-DV-Hop）和基于改進型粒子群優化的DV-Hop算法（MPS02-DV-Hop），該算法的定位精度高，穩定性好，適用于定位精度和穩定性要求較高的場景。
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