混合遗传算法在WSNs定位中的应用

发布时间：2018-10-14 11:49

【摘要】：定位是无线传感器网络(WSNs)的应用支撑,针对用最小二乘法处理DV—Hop算法第三阶段误差过大、定位精度差的问题,提出了遗传算法(GA)+单纯形法的混合GA后期优化处理DV—Hop算法。其中,DV—Hop定位算法第一,二阶段用跳距估计出信标节点与未知节点间的距离,再用GA(建立了代价函数与惩罚函数结合的适应度函数)与单纯形法(作为遗传算子增加了算法的局部搜索能力)结合的混合GA采用保优原则优化未知节点的坐标。通过仿真可知:该算法的定位精度高、网络覆盖率大,适合WSNs的定位。
[Abstract]:Location is the application support of wireless sensor network (WSNs). Aiming at the problem that the third stage error of DV-Hop algorithm is too large and the positioning accuracy is poor, the least square method is used to deal with the problem. A hybrid GA post-optimization DV-Hop algorithm based on genetic algorithm (GA) simplex method is proposed. In the first and second stage of DV-Hop localization algorithm, the distance between beacon node and unknown node is estimated by hopping distance. Then the hybrid GA (fitness function combining cost function and penalty function) and simplex method (which increases the local search ability of the algorithm as a genetic operator) is used to optimize the coordinates of unknown nodes by using the principle of optimization. The simulation results show that the algorithm has high location accuracy and large network coverage, which is suitable for WSNs location.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：山西省自然科学基金资助项目(2012011013—4) 山西省高等学校留学回国人员科研计划资助项目(晋教外[2011]号) 国家自然科学基金资助项目(60772101)
【分类号】：TP18;TP212.91

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2270368