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时间:2020-04-22
《基于入侵杂草优化算法的无线传感网节点定位-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、Compu~rEngineeringandApplications计算机工程与应用基于入侵杂草优化算法的无线传感网节点定位陈志泊,张蕾蕾,李巨虎,孙国栋CHENZhibo,ZHANGLeilei,LIJuhu,SUNGuodong北京林业大学信息学院,北京100083SchoolofInformationScienceandTechnology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,ChinaCHENZhibo,ZHANGLeilei,LIJuhu,eta1.Invasivew
2、eedoptimizationbasedlocalizationalgorithmforWirelessSensorNetwork.ComputerEngineeringandApplications,2014,50(9):77·82.Abstract:Nodelocalizationbyleastsquaresmethodcannotachievehighaccuracyintherange-basedWirelessSensorNetworkbecauseoflocationerroraccumulations.T
3、hispaperproposesaninvasiveweedoptimizationbasedlocalizationalgorithmforWirelessSensorNetwork,whichtakeslocationerorsasthefitnessfunction,transformingthenodelocalizationproblemintoanonlinearequationsoptimizationproblem.Toincreasethenodelocalizationaccuracy,thepre
4、sentedalgorithmemploysthedistancefromtheunknownnodetotheanchornodeandtheanchornodecredibilitytorevisethefitnessfunction.Simulationresultsshowthattheworkcanachievehigheraccuracyunderthecircumstancesofdiferentrangingerrors,dif-ferentcommunicationradii,differentnum
5、bersofanchors,anddifferentnumberofnodes.Keywords:WirelessSensorNetwork(WSN):nodelocalization;leastsquaresmethod;InvasiveWeedOptimization(IWO)摘要:在基于测距的无线传感器网络节点定位中,最小二乘法由于定位误差的累积,定位精度不高。针对该问题,提出了一种基于入侵杂草优化算法的定位方法。该算法以定位误差为适应度函数,将定位问题转换为求解非线性方程组最优化问题。在求解的过程中,利用未知节
6、点到锚节点的距离和锚节点可信度对适应度函数进行修正,以实现更高精度的定位。仿真实验表明:改进的定位算法,在不同测距误差、不同通信半径、不同锚节点数和不同节点数下,都能得到更高的定位精度。关键词:无线传感器网络;节点定位;最小二乘法;入侵杂草优化算法文献标志码:A中图分类号:TP393doi:10.3778~.issn.1002.8331.1310.02791引言基于测距的定位通过测量节点间距离或角度,采用无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)相应的定位算法进行定位。包含两个步骤:测距和定位
7、是由部署在目标区域内一定数量的传感器节点组成的算法。测距方法有测量传播时间差(TDOA)、到达时无线通信网络,可实现对目标区域中物理信号的采集、间(TOA)、接收信号到达角(AOA)和接收信号强度监测、传输等功能。与传统有线网络相比,无线传感器(RSSI)等。定位算法有三角测量法、三边测量法和最网络具有自组织、灵活、容错和快速部署等特点,广泛应小二乘法等。基于测距的定位方法定位精度高,但需要用于环境监测、天气预报、家居生活、国防军事、医疗护额外的硬件设备,相应的成本较高。理等领域⋯。作为无线传感器网络的核心支撑技术,定
8、因此,学者们提出了无需测距的定位方法,即通过位技术是当前研究热点,没有位置属性的消息是毫无意网络连通度等信息实现定位。该方法也包含两个步骤:义的,同时定位技术也是研究其他技术的基础。距离的估计和定位算法。由于距离估计阶段误差较大,目前主要有两类定位方法,基于测距(rangebased)再加上定位算法的误差,无需测距的定位方法定位精
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