基于自适应ABC/FOA融合定位算法研究

发布时间：2021-06-05 18:47

　　针对传统无线传感网络（WSN）节点定位算法定位慢、误差大的问题,提出了一种基于自适应ABC/FOA融合定位算法。该算法既吸收了ABC算法的全局寻优能力强的优点,又保留了FOA算法局部搜索能力强的特点;同时,引入自适应概念,对果蝇步长进行控制,提高种群多样性;接下来,对节点定位误差函数进行改进,提高了节点定位误差的区分度。仿真结果表明,利用自适应ABC/FOA融合定位算法以后,定位时间明显缩短,定位误差明显减小,能够满足工程领域对于定位精度的要求。 

【文章来源】：传感技术学报. 2017,30(02)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 自适应ABC/FOA融合算法
2 定位误差函数改进与算法实现
    2.1 定位误差函数改进
    2.2 自适应ABC/FOA融合定位算法
3 实验仿真与分析
    3.1 改进算法的优越性分析
    3.2 改进误差函数的有效性分析
    3.3 改进算法的高效性分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于组合测距的无线传感器网络自定位算法[J]. 郄剑文,贾方秀,李兴隆,王晓鸣.  传感技术学报. 2016(05)
[2]改进自适应粒子群算法在WSN覆盖优化中的应用[J]. 吴意乐,何庆,徐同伟.  传感技术学报. 2016(04)
[3]一种基于自适应RSSI测距模型的无线传感器网络定位方法[J]. 杨文铂,邢鹏康,刘彦华.  传感技术学报. 2015(01)
[4]改进果蝇优化算法的WSNs节点定位方法[J]. 虞继敏,王海云,唐贤伦.  微电子学与计算机. 2014(11)
[5]基于跳距修正粒子群优化的WSN定位算法[J]. 赵雁航,钱志鸿,尚小航,程超.  通信学报. 2013(09)
[6]基于人工蜂群改进算法的无线传感器网络定位算法[J]. 李牧东,熊伟,梁青.  传感技术学报. 2013(02)
[7]蜂群算法研究综述[J]. 张超群,郑建国,王翔.  计算机应用研究. 2011(09)
[8]无线传感器网络定位技术综述[J]. 彭宇,王丹.  电子测量与仪器学报. 2011(05)
[9]基于蚁群算法的井下无线传感器网络节点定位研究[J]. 梁美玉,李莉,陈坤.  煤矿机械. 2010(12)
[10]无线传感器网络中一种基于三边测量法和质心算法的节点定位算法[J]. 高雷,郑相全,张鸿.  重庆工学院学报(自然科学版). 2009(07)

博士论文
[1]基于距离和角度信息的无线传感网节点定位问题研究[D]. 张远.山东大学 2012
[2]无线传感网络节点定位与覆盖控制理论及技术研究[D]. 王晟.武汉理工大学 2006



本文编号：3212703