基于改进粒子群优化的无线传感器网络定位算法
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作者:
作者单位:

1. 苏州市职业大学
2. 中国科学院沈阳自动化研究所
3.

作者简介:

黄艳

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目;中国科学院知识创新工程人才领域前沿基金;苏州市职业大学校青年基金


Localization method based on modified particle swarm optimization for wireless sensor networks
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    摘要:

    无线电干涉定位系统获取的干涉距离是4 个传感器节点间距离的线性组合值. 针对以两个节点间距离作为
    输入的传统定位算法无法直接利用上述干涉距离进行定位的问题, 提出一种基于改进粒子群优化的定位方法. 利用
    干涉距离的实验数据, 分析比较了遗传算法和改进粒子群优化在无线传感器网络节点定位问题中的性能. 结果表明,
    基于改进粒子群优化的定位方法的平均耗费时间远远小于基于遗传算法的定位方法, 具有更高的优化效率.

    Abstract:

    The interferometric range which the radio interferometric positioning system obtains is a linear combination of
    distances among four sensor nodes. For the problem that the traditional localization methods using range estimstes between
    a pair of nodes as input can not be applied directly in localization, a localization method based on modified particle swarm
    optimization(PSO) is proposed. Experimental data of the interferometric range are used to compare the performance of two
    localization methods based on genetic algorithm(GA) and modified PSO for wireless sensor networks. The results show that
    the localization method based on modified PSO takes less time and achieves higher optimizing efficiency.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

黄 艳, 臧传治, 于海斌.基于改进粒子群优化的无线传感器网络定位算法[J].控制与决策,2012,27(1):156-160

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  • 收稿日期:2010-09-16
  • 最后修改日期:2011-07-07
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  • 在线发布日期: 2012-01-20
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