摘要:为解决三维空间中的水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks, UWSN)传统DV-Hop算法定位误差大的问题,提出一种基于改进瞪羚优化算法(Improved Gazelle Optimization Algorithm, IGOA)的UWSN三维定位算法(IGOADV-Hop).首先,通过双通信半径修正节点跳数,对锚节点之间的距离误差进行加权修正.其次,在瞪羚优化算法引入Logistic映射初始化种群,增加种群多样性,然后在开发阶段引入位置更新动态权重系数,提升节点位置计算的全局寻优能力.最后使用IGOA替代最小二乘法进行节点三维坐标计算,并在网络中加入移动节点和水下噪声构建动态UWSN.仿真实验结果表明,与传统DV-Hop算法和其他群智能优化算法相比,所提算法定位精度更高.