基于佳点集的蝙蝠定位算法在WSN中应用

发布时间：2018-12-09 16:03

【摘要】：针对无线传感器网络(WSN)节点的定位误差较大的的问题,提出一种新的基于佳点集的蝙蝠定位算法。在改进的算法中,采用基于佳点集的方法对蝙蝠种群个体进行初始化优化,有效提高种群多样性,避免算法过早陷入局部最优;引入部落机制及自适应更新方式,可有效避免局部最优解的吸引,加快收敛速度;通过重构部落利用pareto分级有效避免个别优秀个体被淘汰,增强了泛化能力,提高算法精度。通过MATLAB模拟仿真平台仿真实验表明,改进后的算法具有较好的收敛性和良好的寻优性能,降低测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度。算法系统实现条件简单、精度高,具有较高的实际应用价值。
[Abstract]:In order to solve the problem of large localization error of (WSN) nodes in wireless sensor networks, a new bat location algorithm based on the best point set is proposed. In the improved algorithm, the bat population is initialized and optimized based on the best point set method, which can effectively improve the diversity of the population and avoid the algorithm falling into local optimum prematurely. The introduction of tribal mechanism and adaptive updating method can effectively avoid the attraction of the local optimal solution and accelerate the convergence speed. By using the pareto classification of reconstruction tribes can effectively avoid individual excellent individuals from being eliminated enhance the generalization ability and improve the accuracy of the algorithm. The simulation results on the MATLAB platform show that the improved algorithm has good convergence and excellent optimization performance, reduces the influence of ranging error on location, and improves the location accuracy of nodes. The algorithm system has the advantages of simple condition, high precision and high practical application value.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气工程与控制工程学院;乌鲁木齐供电公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(51274118) 辽宁省重点实验室项目(LJZS003) 辽宁省教育厅基金项目(UPRP20140464)
【分类号】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文编号：2369659