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为了提高启发式定位算法的搜索效率和定位精度,提出了基于罚函数和水波优化的无线传感器网络(WSN)定位算法.首先利用bounding-box方法构造罚函数,提高算法搜索的效率和定位精度;然后利用动态学习策略对传统水波优化算法的传播阶段进行改进,促使个体对周围优秀个体的学习,并通过动态波高提高个体在后期局部搜索的概率,进一步提高搜索效率和求解精度.仿真结果表明,罚函数策略与改进水波优化算法能提高搜索效率和定位精度,所提出的算法在WSN节点定位上有较好的可行性和有效性. 相似文献
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针对一般的无线传感器网络可扩展性较差和能量消耗不均等问题,提出一种基于动态竞争半径的非均匀分簇路由算法(Non-uniform clustering routing protocol based on energy consumption,NCRP).其核心思想是:对LEACH协议的阈值公式加以改进,引入节点与基站之间的距离和节点剩余能量等因素.使靠近基站的节点成为候选簇首的概率稍大于远离基站的节点,从而间接使得靠近基站的区域产生更多的簇首用于转发其他簇首的数据,有效均衡了整个传感器网络能量消耗,在竞争半径的计算中引入继任能量消耗因子和前任能量消耗因子,使得竞争半径更加合理.并在后续轮次利用节点剩余能量选举下一轮候选簇首,减少了选举候选簇首的能量开销.通过与LEACH和EEUC对比,实验结果表明,NCRP能够有效均衡节点间能耗,大大延长整个网络的存活时间.生存时间较LEACH提升了88.42%,较EEUC提升了34.25%. 相似文献
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针对多维定标(MDS-MAP)算法计算效率低且定位精度不高的问题,提出了一种基于映射曲线的自适应莱维鲸鱼无线定位(AWL-MC)算法.采用映射曲线距离分析方法对待定位节点进行粗略相对定位,以提高节点的计算效率;再通过线性变换将相对坐标转换成绝对坐标;最后采用自适应莱维飞行鲸鱼优化算法对待定位节点坐标进行全局和局部搜索寻优处理,避免产生局部最优解,提高了定位精度.仿真结果表明,AWL-MC算法相比MDS-MAP算法的定位精度改进率为66.42%,计算效率提高了52.57%,相比多维定标扩展卡尔曼滤波的定位精度改进率为57.80%,计算效率提高了66.01%. 相似文献
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提出了一种基于加权混合滤波与重心法的近似三角形内点测试(APIT)改进定位算法(HFG-APIT).利用混合滤波过滤突变信号强度值使数据平滑稳定输出;再引入加权中位数来提高接收信号强度(RSSI)的精度;最后采用重心法进行内点测试减少误判,提高定位精度.仿真结果表明,混合滤波算法比其他滤波方法处理RSSI数据的测距精度更高,HFG-APIT的定位误差分别为最小二乘定位算法(LSM-RSSI)和APIT定位算法的41.7%和23.8%,整体定位性能也优于其他2种算法. 相似文献
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针对接收信号强度指示(RSSI)测距定位精度和鲁棒性差的问题,提出了一种基于秩滤波和裴波那契树的信号强度定位(RF-RSSI-FTO)算法.采用秩滤波方法对RSSI值进行去干扰滤波处理,可提高测距精度及鲁棒性;引入裴波那契树优化算法对定位坐标进行全局和局部搜索寻优处理,可减小定位误差.仿真结果表明,RF-RSSI-FTO算法能有效改善测距精度和鲁棒性,增强全局和局部搜索能力,提高定位精度. 相似文献