基于粒子群优化的改进加权质心定位算法

针对无线传感器网络低成本、高精度的要求,在采用接收信号强度测距的基础上,提出一种基于粒子群优化的改进加权质心定位算法。该算法易于实现,可调参数少,通过多次选代寻优提高定位精度。采用锚节点之间相互测距和定位补偿测距误差和定位误差。仿真结果表明,该算法与质心算法和加权质心定位算法相比,节点定位精度得到显著提高。     

基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位

提出了随机漂移粒子群优化（RDPSO）算法,并将该算法应用于接收信号强度指示（RSSI）定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差.在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法.实验结果表明：RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法收敛速度快,稳定性能好,精度高,适用于WSNs节点定位问题.     

基于RSSI 和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法

为了更加合理地分配网络资源、采集性能优良的信息来更好地完成任务,提高事件的定位精确度,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)和分步粒子群算法的无线传感器网络定位算法(IPSO-IRSSI).该算法在分析RSSI无线传播损耗模型的基础上,结合优胜劣汰的选择思想以及目标函数最优的权重自适应方法,提出过滤锚节点机制和粒子群分步算法.仿真实验结果表明,该算法具有较高的定位精度,优于距离相关的传统定位算法.     

基于改进粒子群优化的节点定位算法

在基于粒子群优化的节点定位过程中,惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进:利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计,缩小粒子搜索范围;根据未知节点存在区域,对粒子群优化算法的惯性权重设置进行改进。仿真结果表明,改进算法的定位精度和稳定性有明显的提高,是一种可行的无线传感器网络节点定位的解决方案。     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

WSNs中基于粒子群优化的节点定位算法

节点定位是无线传感器网络(WSNs)的关键技术之一.接收信号强度指示(RSSI)测距技术以其不需增加任何额外的硬件设备的特点在节点定位中得到广泛应用.为了提高定位精度,在RSSI测距的基础上,提出将粒子群优化算法( PSO)引入节点定位中.首先由RSSI测得未知节点与锚节点的距离,然后应用PSO算法计算出未知节点的估计...     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化

针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究,提出了一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法的分布优化机制。仿真实验结果表明:QPSO算法在优化性能上优于传统遗传算法(GA)和量子遗传算法(QGA),能够有效提高网络整体的感知能力,该方法用于传感器节点优化部署是可行的。     

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。     

一种约束粒子群优化的无线传感器网络节点定位算法

节点定位是无线传感网络的关键技术。无线电测距虽然精度高,但用最小二乘算法进行节点定位的误差较大。为了提高基于测距的无线传感器网络节点定位的精度,把节点定位问题转换成约束优化问题,再运用粒子群优化算法进行求解。求解过程中,通过设定约束适应度函数和距离适应度函数,降低了搜索的计算量,加快了收敛速度,最终较快地得到较优解。仿真实验表明,约束粒子群优化定位算法与最小二乘法相比,在不同测距误差、不同测距半径、不同描节点数和不同节点数的情况下,都能得到更高精度的解。这说明此算法具有更强的杭误差性、更好的收敛性和更少的硬件设备投入等优点,另外在节点稀疏的网络中定位效果也更优越。     

无线传感网络移动节点位置并行微粒群优化策略

网络节点位置优化是无线传感网络研究的核心问题之一.无线传感网络通常由固定节点和少量移动节点构成,传统的虚拟力导向算法无法解决固定节点对移动节点优化的约束.该文针对这一问题,提出了基于并行微粒群算法的优化策略.微粒群算法具有适于解决连续空间多维函数优化问题、能快速收敛至全局最优解的特点.并行框架提高了算法的运行效率,降低了算法的运算复杂度,使算法能够满足无线传感网络的需求.通过并行微粒群算法搜索不同状态下无线传感节点的最优位置,使无线传感网络能够利用移动节点实现网络结构的动态重组,最大化网络覆盖范围,提高网络测量可靠性.实验证明,并行微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感网络移动节点位置优化.     

传感器网络中改进的粒子群优化定位算法

为提高无线传感器网络节点粒子群优化(PSO)定位算法的收敛速度与搜索性能,将惯性权重的非线性调整策略及目标值排序的思想引入其中,从而实现对算法的改进,并将改进后的算法应用于传感器网络节点的定位。最后,通过仿真实验分别比较了在不同的锚节点密度、网络连通度以及测距误差下,该算法与标准粒子群优化算法及最小二乘法的定位结果。结果表明,改进后的算法不仅有效地抑制了测距累计误差,而且提高了收敛速度,该方法用于传感器网络节点的优化定位是可行的。     

基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位

针对经典DV-Hop定位算法第3阶段计算未知节点位置存在较大误差的问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器网络定位方法。首先分析DV-Hop算法误差大的原因,并将定位问题转换成未知节点坐标的优化问题,然后采用改进粒子群算法对问题进行优化,并引入收缩因子加快搜索速度和精度,找到全局最优未知节点坐标,最后在Matlab 2012平台上进行仿真实验。仿真结果表明,本文算法提高了传感器节点的定位精度,大幅度降低了定位误差。     

基于改进量子行为粒子群优化的无线传感器网络QoS路由算法

为了进一步减少无线传感器网络的能量损耗和延迟时间并且有效延长节点生存时间,提出一种改进的量子行为粒子群(quantum based particle swarm optimization,QPSO)优化算法,并将其用于解决无线传感器网络的QoS组播路由问题。该算法采用适应度函数和全局最好位置的更新方法来寻找无线传感器网络中满足阈值限制下的最优路由。实验仿真和对比情况表明,该算法在节省能量损耗、控制延迟时间和延长网络节点的生存时间上取得了较好的效果。     

基于二进制粒子群算法的异构传感器网络成本最优节点部署机制

节点部署作为无线传感器网络应用的一个核心问题,是保证网络服务质量的重要手段。针对异构传感器网络节点的高密度部署和监测目标的非均匀分布的情况,提出一种基于二进制粒子群算法的异构节点成本优化部署方法。该算法在满足区域节点部署要求的条件下以最小化传感器节点的部署成本为目标函数进行优化操作,以达到降低网络冗余、提高网络服务质量的效果。仿真结果表明,该算法能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络中目标监测的质量。     

无线传感器网络节点定位机制的研究

无线传感器网络中的节点定位问题因为与很多的实际应用直接相关而尤为受到关注。节点定位机制可以分为基于测距(rang-based)的定位以及与距离无关(rang-free)的定位。文章在分析得出基于测距的定位算法实用性较差的基础上,着重研究了与距离无关的定位改进,对典型的质心算法进行了扩展,并通过实验给出了其性能评价。     

基于粒子群算法的WSN路径优化

采用粒子群算法对无线传感器网络进行路径优化,为了克服粒子群算法运算后期群体的多样性可能会有所下降的问题,对粒子群算法的各个环节进行分析与改进,设计并增加变异算子。仿真实验的结果表明,使用该算法能找到无线传感器网络有效的优化路由,解的质量优于传统的粒子群算法与遗传算法,而且在成功率方面也有所提高。     

基于粒子群优化的DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络(WSN)定位算法中的经典DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,提出一种基于粒子群优化修正平均每跳距离的DV-Hop优化算法.该算法在以下三个方面进行改进:对于每个锚节点平均跳距计算,加入各个锚节点权重;提出主节点定义,网络拓扑结构将被考虑得更加全面,更好地权衡局部和全局特点,以此方法计算节点估计距离;提出中心学习策略,加入逃逸因子,避免粒子陷入局部寻优,最后用改进的粒子群算法代替极大似然估计法定位节点坐标.通过Matlab仿真软件验证,与原始DV-Hop和PSO-DVhop比较,结果分析此算法具有优越性和可行性.     

基于RSSI的无线传感器网络质心定位算法优化

为了提高无线传感器网络定位精度的准确性, 对质心定位算法进行优化. 在测距阶段, 采用均值滤波和中值滤波相结合的方式对RSSI值进行预处理; 在定位阶段, 使用距离倒数的指数幂对质心加权; 同时引入迭代的思想, 解决了定位中锚节点密度不高的情况下, 节点无法定位的问题. 实验结果表明, 本文改进的算法与质心定位算法和距离加权的质心定位算法相比, 能够有效地提高无线传感器网络的定位精度.