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龙图腾网获悉湖南理工学院申请的专利一种基于三锚质心和量子自适应灰狼优化算法的WANs定位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：CN118843187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410810308.6，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于三锚质心和量子自适应灰狼优化算法的WANs定位方法是由谢文武;袁婷;周振威;谢湘泰;姚潇湘;徐圆;朱鹏;余超;王冬霞;彭鑫设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三锚质心和量子自适应灰狼优化算法的WANs定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线传感器网络节点定位技术领域，公开了一种基于三锚质心和量子自适应灰狼优化算法的WANs定位方法，该方法包括以下步骤：首先，建立基于三锚点质心和期望跳进度的距离估计模型，推出三锚点的几何位置关系和期望跳加权方法；其次，建立基于量子自适应灰狼优化算法的节点定位模型，在灰狼算法的基础上结合量子行为机制，对狼个体位置迭代更新进行优化。本发明的方法能够提高锚节点未知节点之间距离的准确度，并优化了最终位置的计算过程，具有较好的节点定位精度。

本发明授权一种基于三锚质心和量子自适应灰狼优化算法的WANs定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三锚质心和量子自适应灰狼优化算法的WANs定位方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、在目标区域内部署网络节点，所有锚节点会发送包含位置坐标和跳数信息的报文，未知节点根据接收到的报文计算跳数，并将该信息在网络中广播，通过三锚点质心与期望跳距离加权算法得到锚节点与未知节点之间的距离；步骤1.1、三锚点质心算法在几何约束下估算未知节点和锚节点之间的距离，如果一个未知节点位于其三个相邻锚节点形成的圆的交集内，则普通节点与锚节点之间的估计距离由交集区域的欧几里得几何质心到锚节点的距离决定，质心的选择基于由三个相邻锚节点中心形成的圆的欧几里得几何交集，距离表示为：x,y＝xa+xb+xc3,ya+yb+yc3, 其中，k是一个普通节点，i、j、m是处于k通信范围内的三个锚节点，锚节点的通信范围相交的坐标分别为xa,ya,xb,yb,xc,yc，则质心的坐标为x,y，锚节点的坐标为xi,yi，我们使用距离估算普通节点k到锚节点i的距离；步骤1.2、基于期望跳估计距离，在步骤1.1中提出的三锚点质心算法中，锚节点和普通节点必须满足三锚点几何关系，当不满足三锚点质心的几何关系时，我们通过期望跳估算节点的距离，基于期望跳的距离估算是一种无需使用距离测量工具即可实现节点定位的方法，该方法利用随机行走过程中的每次跳跃的期望距离，通过计算节点之间的通信跳数来估算它们之间的距离，然后，将这些节点的距离信息通过多边形覆盖算法转化为位置估算结果，其表达为： 其中，Ero表示期望跳，λ是节点密度，R是通信半径，hik表示跳数，ro是锚节点与下一个传感器之间的距离；步骤1.3、通过对三锚点质心算法和期望跳算法进行加权计算来估算距离，三锚点质心算法需要至少三个锚点，如果锚节点比例较低，会导致不准确，期望跳算法通过通信跳数来估算距离，跳数增加时误差也会增加，通过加权计算结合这两种算法提高估算精度，基于加权的三锚点质心和期望跳距离估算公式如下： 其中，表示普通节点k到锚节点i的估计距离，表示基于三锚点质心算法估计的普通节点k到锚节点i的距离，表示基于期望跳算法估计的普通节点k到锚节点i的距离，u表示最佳权重比；步骤2、在灰狼优化算法基础上引入自适应策略和量子力学的不确定性原理对ω狼位置进行更新，调整全局搜索过程的动态性和收敛性，得到量子自适应灰狼优化算法；步骤3、依据步骤1中得到锚节点和未知节点之间的距离，利用步骤2中提出的量子自适应灰狼优化算法对未知节点进行位置定位，得到未知节点的位置估计坐标。

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