多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

发布时间：2020-06-29 10:11

【摘要】：为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法.首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型.其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化.最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.

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本文编号：2733744