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基于SCE-PSO的无线传感器网络节点三维定位方法
被引量：
8
1
作者
刘伟
李卓
+1 位作者
杨晓斐
杨丽燕
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期756-761,共6页
目前,无线传感器网络节点定位算法的研究主要集中在二维空间,对三维定位算法的研究较少。如果将现有的二维定位算法扩展到三维,一些算法很难扩展,另外一些算法虽然可以扩展,但扩展后由于维数的增加,计算复杂度太大。为此,结合粒子群算法...
目前,无线传感器网络节点定位算法的研究主要集中在二维空间,对三维定位算法的研究较少。如果将现有的二维定位算法扩展到三维,一些算法很难扩展,另外一些算法虽然可以扩展,但扩展后由于维数的增加,计算复杂度太大。为此,结合粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)和混合复杂进化算法SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)的优点,提出了两个无线传感器网络节点三维定位算法SCE-PSO1和SCE-PSO2。这两个算法保持了PSO算法收敛速度快,受问题维数影响小的优点,同时采用了SCE-UA算法中的洗牌策略,增加了粒子的多样性,改善了PSO算法中的早熟现象,提高了节点定位精度。两个算法的不同在于粒子的速度更新公式,与SCE-PSO1算法相比,SCE-PSO2算法中粒子的速度更新公式增加了各复合形之间的信息共享,因此,SCE-PSO2算法的性能要优于SCE-PSO1算法。仿真分析证明,与原始的PSO算法和SCE-UA算法相比,SCE-PSO1和SCE-PSO2算法具有更高的定位精度。
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关键词
无线传感器网络
三维定位
粒子群
算法
混合复杂进化算法
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职称材料
题名
基于SCE-PSO的无线传感器网络节点三维定位方法
被引量：
8
1
作者
刘伟
李卓
杨晓斐
杨丽燕
机构
桂林理工大学信息科学与工程学院
桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期756-761,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61662017)
文摘
目前,无线传感器网络节点定位算法的研究主要集中在二维空间,对三维定位算法的研究较少。如果将现有的二维定位算法扩展到三维,一些算法很难扩展,另外一些算法虽然可以扩展,但扩展后由于维数的增加,计算复杂度太大。为此,结合粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)和混合复杂进化算法SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)的优点,提出了两个无线传感器网络节点三维定位算法SCE-PSO1和SCE-PSO2。这两个算法保持了PSO算法收敛速度快,受问题维数影响小的优点,同时采用了SCE-UA算法中的洗牌策略,增加了粒子的多样性,改善了PSO算法中的早熟现象,提高了节点定位精度。两个算法的不同在于粒子的速度更新公式,与SCE-PSO1算法相比,SCE-PSO2算法中粒子的速度更新公式增加了各复合形之间的信息共享,因此,SCE-PSO2算法的性能要优于SCE-PSO1算法。仿真分析证明,与原始的PSO算法和SCE-UA算法相比,SCE-PSO1和SCE-PSO2算法具有更高的定位精度。
关键词
无线传感器网络
三维定位
粒子群
算法
混合复杂进化算法
Keywords
wireless sensor networks
3D localization
PSO
SCE-UA
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SCE-PSO的无线传感器网络节点三维定位方法
刘伟
李卓
杨晓斐
杨丽燕
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
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