带混沌映射的WSN蝴蝶优化定位算法

发布时间：2021-01-26 04:54

　　为提高无线传感器网络定位的成功率和精度,提出一种带混沌映射的无线传感器网络蝴蝶优化定位算法（CMBOA）。该策略分为测距、计算和优化3个阶段。基于RSSI模型测量目标节点与信标节点之间的信号强度;采用三点估计坐标模型初步计算目标节点的位置坐标集,基于混沌函数生成解集,并作为蝴蝶优化算法的初始解;采用改进的蝴蝶优化算法对上述位置坐标集进行迭代优化。仿真结果表明,该算法比已有的蝴蝶优化算法以及粒子群算法具有更高的成功率和准确性。 

【文章来源】：计算机工程与设计. 2019,40(06)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 初始值计算
2 蝴蝶优化算法 （BOA）
3 带混沌映射的蝴蝶优化算法 （CMBOA）
4 迭代定位过程
5 仿真实验
6 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于果蝇优化算法的WSN节点定位研究[J]. 张健,郭星,李炜.  微电子学与计算机. 2018(04)
[2]变电站选址智能算法研究[J]. 赵思雯,叶鹏,姚天昊,赵叙龙,牛潇.  沈阳工程学院学报(自然科学版). 2018(01)
[3]拖拉机智能定位监测系统设计——基于粒子群优化和WSN[J]. 甘沛沛.  农机化研究. 2018(08)
[4]无线传感网随机空置和链路能量联合优化路由[J]. 杨东芳,李娜.  计算机工程与设计. 2017(06)
[5]基于人群搜索优化的无线传感器网络三点定位算法[J]. 乔学工,王华倩,曹建,段亚青.  控制与决策. 2017(08)



本文编号：3000507