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基于粒子群优化的改进加权质心定位算法被引量：18: 1; 作者王新芳张冰冯友兵《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期90-92,95,共4页; 针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定... 展开更多; 关键词无线传感器网络接收信号强度指示加权质心定位算法粒子群优化算法节点定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子群算法的传感器网络室内定位系统优化被引量：12: 2; 作者张磊黄如袁伟娜《传感器与微系统》 CSCD 2017年第4期61-64,共4页; 通过接收信号强度指示(RSSI)和欧氏距离的非线性函数映射关系来进行弱移动目标的距离估计。以最大似然估计(MLE)法为基础,结合电磁波在自由空间中的传播特性,重新构建基于粒子群优化(PSO)定位算法的适应度函数来提高无线定位精度。并提... 展开更多; 关键词接收信号强度指示(RSSI)测距最大似然估计法粒子群优化算法无线定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位被引量：6: 3; 作者张广峰段其昌刘政《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期72-73,77,共3页; 提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学... 展开更多; 关键词加强学习与联想记忆的粒子群优化算法节点定位接收信号强度指示测距模型极大似然估计法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位被引量：1: 4; 作者赵吉纪志成《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第10期141-143,147,共4页; 提出了随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法,并将该算法应用于接收信号强度指示(RSSI)定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差。在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法。实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法... 展开更多; 关键词随机漂移粒子群优化算法定位无线传感器网络接收信号强度指示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于量子粒子群优化的WSN节点定位改进被引量：7: 5; 作者王新芳张冰冯友兵《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期129-131,共3页; 针对无线传感器网络定位低成本、低功耗和高精度的要求,在基于接收信号强度(RSSI)测距的基础上,提出了一种量子粒子群优化(QPSO)的改进加权质心定位算法,即采用QPSO优化WCLA的估计坐标来改善定位误差,并改进收缩扩展系数增强QPSO算法的... 展开更多; 关键词无线传感器网络接收信号强度指示加权质心算法量子粒子群优化算法节点定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

无线传感器网络自校正定位算法被引量：4: 6; 作者余成波张一萌 +1 位作者李洪兵张进《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期6-10,157,共5页; 节点定位是无线传感器网络的重要应用之一,为了抑制实际应用中各种环境因素对无线传感器节点精度的影响,提出了一种基于误差校正的定位算法。通过基于粒子群优化算法的粒子群优化-接收信号强度指示算法(par-ticle swarm optimization-re... 展开更多; 关键词无线传感器网络定位粒子群优化粒子群优化-接收信号强度指示算法(pso-pssi算法); 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法: 7; 作者徐晓菊唐翔黄为勇《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期158-164,共7页; 为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因... 展开更多; 关键词无线传感器网络煤矿井下节点定位接收信号强度指示高斯滤波量子粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子群优化的改进加权质心定位算法被引量：18: 1; 作者王新芳张冰冯友兵; 机构江苏科技大学电子信息学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第1期90-92,95,共4页; 文摘针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。; 关键词无线传感器网络接收信号强度指示加权质心定位算法粒子群优化算法节点定位; Keywords Wireless Sensor Network（WSN） Received Signal Strength Indicator（RSSI） weighted centroid localization algorithm Particle Swarm Optimization（PSO） algorithm node localization; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子群算法的传感器网络室内定位系统优化被引量：12: 2; 作者张磊黄如袁伟娜; 机构华东理工大学信息科学与工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2017年第4期61-64,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61501187) 教育部基本科研业务基金资助项目(WH1315009) 国家级大学生创新实践基金资助项目(201410251044); 文摘通过接收信号强度指示(RSSI)和欧氏距离的非线性函数映射关系来进行弱移动目标的距离估计。以最大似然估计(MLE)法为基础,结合电磁波在自由空间中的传播特性,重新构建基于粒子群优化(PSO)定位算法的适应度函数来提高无线定位精度。并提出了一种惯性权重优化的自适应学习机制来优化全局搜索能力和局部搜索精度,提升定位算法的容错能力。测试结果表明:本室内定位算法具有抗干扰强、鲁棒性好和无线定位精度高等优点。; 关键词接收信号强度指示(RSSI)测距最大似然估计法粒子群优化算法无线定位; Keywords received signal strength indication （RSSI） maximum likelihood estimation （MLE） particle swarm optimization （PSO） algorithm wireless localization; 分类号 TN919 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位被引量：6: 3; 作者张广峰段其昌刘政; 机构重庆大学自动化学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2013年第3期72-73,77,共3页; 基金重庆市重点科技攻关项目(CSTC 2011AB6054); 文摘提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法是一种收敛快、精度高、稳定性好的优化算法,适合应用在无线传感器网络节点定位中。; 关键词加强学习与联想记忆的粒子群优化算法节点定位接收信号强度指示测距模型极大似然估计法; Keywords strengthen learning and associative memory panicle swarm optimization （SLAM-PSO） algorithm node localization RSSI ranging model maximum likelihood estimation method; 分类号 TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位被引量：1: 4; 作者赵吉纪志成; 机构江南大学电气自动化研究所无锡城市职业技术学院电子信息工程系; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第10期141-143,147,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61300149) 江苏省博士后基金资助项目(1101124C) +1 种基金江苏省青蓝工程资助项目(2012-16); 文摘提出了随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法,并将该算法应用于接收信号强度指示(RSSI)定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差。在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法。实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法收敛速度快,稳定性能好,精度高,适用于WSNs节点定位问题。; 关键词随机漂移粒子群优化算法定位无线传感器网络接收信号强度指示; Keywords random drift particle swarm optimization（RDPSO） algorithm localization wireless sensor networks （WSNs） RSSI; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于量子粒子群优化的WSN节点定位改进被引量：7: 5; 作者王新芳张冰冯友兵; 机构江苏科技大学电子信息学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期129-131,共3页; 文摘针对无线传感器网络定位低成本、低功耗和高精度的要求,在基于接收信号强度(RSSI)测距的基础上,提出了一种量子粒子群优化(QPSO)的改进加权质心定位算法,即采用QPSO优化WCLA的估计坐标来改善定位误差,并改进收缩扩展系数增强QPSO算法的收敛速度。仿真表明,改进的算法与WCLA算法和经过粒子群优化的WCLA算法相比,其节点定位精度得到显著提高,且能克服粒子群优化算法的收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点。; 关键词无线传感器网络接收信号强度指示加权质心算法量子粒子群优化算法节点定位; Keywords Wireless sensor networks RSSI Weighted centroid localization algorithm Quantum-behaved particle swarmoptimization Node localization; 分类号 TP316 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名无线传感器网络自校正定位算法被引量：4: 6; 作者余成波张一萌李洪兵张进; 机构重庆理工大学远程测试与控制技术研究所重庆三峡学院电子与信息工程学院; 出处《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期6-10,157,共5页; 基金重庆市科技攻关基金资助项目(编号:CSTC2011AC2179) 重庆市经济与信息化委员会基金资助项目(编号:渝经信科技[2010]9号) 重庆市九龙坡区科委项目(编号:九龙坡科委发[2009]52号); 文摘节点定位是无线传感器网络的重要应用之一,为了抑制实际应用中各种环境因素对无线传感器节点精度的影响,提出了一种基于误差校正的定位算法。通过基于粒子群优化算法的粒子群优化-接收信号强度指示算法(par-ticle swarm optimization-received signal strength indication,简称PSO-RSSI算法)将未知节点收到信标节点一定数量的存在偏差的链路质量指示值进行优化,实现对误差的补偿。将链路质量指示值转化为接收信号强度指示值,从而得到距离。实验结果表明,该算法可提高定位精度,具有普遍应用价值。; 关键词无线传感器网络定位粒子群优化粒子群优化-接收信号强度指示算法(pso-pssi算法); Keywords wireless sensor networks(WSN),localization,particle swarm optimization(PSO),particle swarm optimization-received signal strength indication(PSO-RSSI); 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法: 7; 作者徐晓菊唐翔黄为勇; 机构徐州工程学院信电工程学院; 出处《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期158-164,共7页; 基金国家自然科学基金(51274202) 江苏省高校自然科学研究重大项目(13KJA520007) +1 种基金江苏省基础研究计划(BK20131124) 江苏省高校自然科学研究项目(12KJD510013); 文摘为提高煤矿井下传感器网络节点定位的实时性,提出了一种基于接收信号强度(RSSI)的快速定位算法.该算法在井下巷道锚节点双链式部署结构的基础上,运用高斯密度函数对节点接收到的锚节点信号强度最大的RSSI信号进行滤波处理,再应用指数因子和滤波后RSSI值直接计算确定未知节点的坐标.指数因子采用一种改进的量子粒子群优化算法及定位均方根误差最小的准则进行优化.所提出的算法具有定位速度快、计算量小的优点,仿真实验结果验证了算法的可行性与有效性,适用于煤矿井下无线传感器网络实时定位系统中.; 关键词无线传感器网络煤矿井下节点定位接收信号强度指示高斯滤波量子粒子群优化算法; Keywords wireless sensor networks （WSN）, coal-mine underground node localization, received signal strength indicator（RSSI） ,Gauss filter,quantum-behaved particle swarm optimization（QPSO）; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于粒子群优化的改进加权质心定位算法	王新芳张冰冯友兵	《计算机工程》 CAS CSCD	2012	18	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于粒子群算法的传感器网络室内定位系统优化	张磊黄如袁伟娜	《传感器与微系统》 CSCD	2017	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位	张广峰段其昌刘政	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2013	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位	赵吉纪志成	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于量子粒子群优化的WSN节点定位改进	王新芳张冰冯友兵	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2012	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	无线传感器网络自校正定位算法	余成波张一萌李洪兵张进	《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种基于RSSI的煤矿井下WSN节点快速定位算法	徐晓菊唐翔黄为勇	《南京师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料