基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

发布时间：2018-06-29 11:47

  本文选题：无线传感器网络 + 三维节点定位　； 参考：《中国科技论文》2014年01期

【摘要】：提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。
[Abstract]:In this paper, a new node localization method based on particle swarm optimization (PSO) least squares support vector regression machine (LS-SVM) is proposed for 3D wireless sensor networks (WSNs). In this method, a 3D node location model is built by using least squares support vector regression mechanism, and then the kernel function parameters and regularized parameters of least squares support vector regression machine are optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then, the fitness function of particle swarm optimization (PSO) algorithm is constructed according to the RMS between the predicted location and the actual location of some virtual nodes, and the global optimal parameters of LS-SVM are obtained by iterative optimization of finite modeling parameters. Finally, the location calculation is carried out in the regression model, and the node location is realized. The simulation results show that compared with the least squares and least squares support vector regression methods, the proposed method can improve the accuracy of node localization.
【作者单位】： 桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心;桂林理工大学机械与控制工程学院;
【基金】：广西自然科学基金项目(桂科自0991252) 广西高等学校科学研究重点资助项目(桂教科研201202ZD051)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2082014