發(fā)布時(shí)間：2018-05-31 23:30

  本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 布谷鳥搜索算法　； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年02期

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位實(shí)際上是解決測(cè)量距離和測(cè)距誤差的多維約束優(yōu)化問題。針對(duì)最小二乘方法對(duì)測(cè)距誤差敏感的不足,提出一種基于布谷鳥搜索算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法。該算法利用全局和局部尋優(yōu)能力強(qiáng)的布谷鳥算法求解定位過程中的多維約束優(yōu)化問題;通過設(shè)定相應(yīng)的約束適應(yīng)度函數(shù)來減小定位過程的搜索范圍,加快了收斂速度,能夠快速地確定未知節(jié)點(diǎn)的位置。仿真結(jié)果表明:相較于粒子群算法和最小二乘算法,該算法能有效地抑制測(cè)距誤差對(duì)定位的影響,提高節(jié)點(diǎn)的定位精度,具備很好的實(shí)用性。
[Abstract]:Node location in wireless sensor networks (WSN) is actually a multi-dimensional constrained optimization problem of measurement distance and ranging error. Aiming at the shortcoming of the least square method which is sensitive to ranging error, a node location algorithm based on cuckoo search algorithm is proposed. The algorithm uses the global and local optimization algorithm to solve the multi-dimensional constrained optimization problem in the localization process, and reduces the search range of the location process by setting the corresponding constraint fitness function, and accelerates the convergence speed. Can quickly determine the location of unknown nodes. The simulation results show that compared with particle swarm optimization algorithm and least square algorithm, this algorithm can effectively suppress the influence of ranging error on location, improve the accuracy of node location, and has good practicability.
【作者單位】： 長(zhǎng)沙理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院;湖南大眾傳媒技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61303043) 湖南省自然科學(xué)基金(No.13JJ4052)
【分類號(hào)】：TP18;TP212.9;TN929.5

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4 閻興，

本文編號(hào)：1961817