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针对无线传感器网络节点自身定位问题,提出一种新的节点定位算法,介绍算法的基本原理和实现方法。算法假设网络中有一定比例的锚节点(位置已知的节点)。通过未知节点和其无线射程范围内的锚节点之阃的通信约束和几何关系,得出该未知节点所处的圆弧区域,将该圆弧区域的质心作为未知节点的估计位置。该算法是一种完全基于网络连通性的无需测距技术的分布式算法,算法设计简单,计算量小。节点间通信开销少。仿真结果显示,该算法适合于各种规模的无线传感器网络的节点定位。 相似文献
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基于遗传算法WSN节点定位算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究无线传感器网络节点定位问题.针对无线传感网络由于位置信息等原因而造成节点定位误差较大,精确度不高等问题缺陷,提出了一种改进的基于遗传算法优化DV-hop定位算法,并将算法应用在无线传感网络节点定位中,算法首先利用节点间的距离和锚节点的位置,在距离无关定位算法的最后一个阶段,采用遗传优化算法对DV-hop算法定位得到位置进行校正,在不增加传感器节点的硬件开销的基础上有效提高定位精度和扩大定位范围,仿真结果表明,改进的网络节点定位算法定位误差小和定位范围广等性能,与原始的DV-Hop定位算法相比定位误差明显减小,精度明显提高.表明算法是一种高效节能的定位算法. 相似文献
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一种基于共线度的无线传感器网络定位算法 总被引:5,自引:3,他引:2
为了充分考虑锚节点之间以及锚节点与未知节点之间拓扑关系对无线传感器网络定位精度的影响,我们引入了共线度的概念并将其应用到多跳网络的节点定位中,在此基础上提出了一种基于共线度的无线传感器网络定位算法(CBLA).该算法首先动态地调节未知节点能够收集到的邻居锚节点信息,再通过共线度参数挑选网络中好的锚节点组进行位置估计,最后通过加权估计机制来得到最终的节点位置估计.理论分析和仿真结果表明,在规则网络中CBLA算法定位误差较小,最优情况下能够达到6%,在非规则网络中仍可达到较好的定位精度. 相似文献
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已提出的无线传感器网络节点的定位算法中大部分是针对二维网络,为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出应用粒子群优化实现无线传感器网络定位。该算法依据信标节点相对于未知节点的几何位置并利用粒子群优化算法估算未知节点的几何位置。通过仿真,并与最小二乘法比较,结果表明该算法能在不增加体积、成本、通信功耗的情况下,有效的提高节点的定位精度。 相似文献
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基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。 相似文献
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提出一种通过测量移动锚节点的方位信息校正无线传感器网络中传感器节点坐标的算法.对于锚节点位置精确已知、概率分布已知和完全未知等情况,首先给出了传感器节点的定位方法,然后从理论上分析了传感器节点的定位误差,最后提出了传感器节点在不同坐标轴上坐标的独立校正方法.仿真结果表明,所提算法能够有效避免错误校正的发生,提高了传感器节点的位置精度. 相似文献
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一种改进的无线传感器网络质心定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
在无线传感器网络中,确定节点位置或事件发生的位置对其监测活动至关重要。节点自身的准确定位不仅是提供监测事件或监测目标位置信息的前提,也是提供网络拓扑自配置、提高路由效率、向部署者报告网络的覆盖质量以及为网络提供命名空间等网络功能的基础。为此,本文对无线传感器网络定位技术中的质心定位算法进行了改进,对未知节点大致位置的算法做了新的修正,并对未知节点位置确定算法中的加权因子进行了优化,使未知节点的定位误差和定位精度更加精确。相比原加权质心定位算法,本文仿真结果表明,改进的质心定位算法无论在定位误差还是在定位精度方面都有很大的提高。 相似文献
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随着Internet的快速发展,对网络中信息传输的安全性要求越来越高。加密技术是网络安全技术的基石。目前典型的加密算法各有优缺点,如DES算法速度快,但安全性较低且密钥长度固定;RSA算法安全性高,密钥长度不固定,但运算速度较慢。文中提出基于DES,RSA的随机加密算法,可根据选取规则来选择DES或RSA算法来加密信息,然后将算法标记、密钥长度、密钥及密文信息组织成新的信息进行传输。这样既能快速地对数据进行加解密,又能很好地解决密钥分配问题,在保证安全性的前提下,也提高了算法效率。 相似文献
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遗传算法与蚂蚁算法的融合 总被引:156,自引:2,他引:156
遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力,当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代,求精确解效率低.蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上,具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏,求解速度慢,算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合,采用遗传算法生成信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解,优势互补,仿真表明取得了非常好的效果。 相似文献
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陈自力 《计算机与数字工程》2012,40(6):23-26
决策树是一种比较有效的数据挖掘方法,缺点是当训练集数据属性很多时,构建的决策树的规模会随着属性个数增加而增长。论文从GAAA算法的角度,提出一种动态融合的方法,确定最佳融合时刻。实验结果表明该算法可以有效克服停滞,提高搜索效率,有效地挖掘出最优的分类规则集。 相似文献
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由于常模盲均衡算法(Constant modulus blind equalization,CMA)收敛速度和均方误差都不甚理想,且对多模信号均衡时会发生相位旋转,本文提出了基于模因算法的多模盲均衡算法(Multi-modulus blind equalization algorithm based on memetic algorithm,MA-MMA)。该算法将多模盲均衡算法(Multi-modulus blind equalization algorithm,MMA)代价函数的倒数作为模因算法(Memetic algorithm,MA)的适应度函数,利用MA全局优化机制和局部深度搜索能力,在每次全局搜索后对全部新产生的个体进行局部深度搜索,将全局和局部搜索得到的最优个体解向量作为MMA的初始最优权向量。仿真结果表明,与传统的CMA,MMA以及基于遗传算法的多模盲均衡算法相比,MA-MMA 的收敛速度最快,稳态误差最小,输出信号星座图最清晰。 相似文献
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蚂蚁算法与免疫算法结合求解TSP问题 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统蚂蚁算法存在的加速收敛与早熟、停滞现象之间的矛盾,通过接种疫苗和免疫选择两个步骤完成免疫过程,并与蚂蚁算法相结合,设计出新颖的免疫蚂蚁算法,并将其应用于求解复杂的TSP问题.数值模拟表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法容易出现停滞现象的缺陷,具有更好的全局搜索能力和稳定性. 相似文献
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混合遗传算法及与标准遗传算法对比研究 总被引:1,自引:1,他引:1
文章详尽地阐述了1996年Pham和Jin提出的一种运用改进繁殖机制的遗传模型,称为混合遗传算法(HGA,HybridGeneticAlgorithm),并对HGA和GA(GeneticAlgorithm)的效能进行了对比性分析。理论与实验结果表明混合遗传算法收敛性明显快于标准遗传算法。 相似文献