基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络定位精度,应用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm, FOA)-蒙特卡罗锚盒(Monte Carlo anchor box, MCB)算法对无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)系统中移动节点进行定位建模,分析了移动速度、锚节点密度和样本数对定位精度的影响。研究结果表明：FOA优化MCB算法具有比MCB算法更优的定位精度,当节点移动速度变大后可以获得更小的定位误差,在10 m/s的速度下获得了最低误差值情况下锚节点数量和移动节点定位误差之间的变化曲线;当锚节点较少时,MCB与FOA优化MCB形成了较大的定位误差;随样本数增大,定位误差逐渐减小,在样本数达到150时获得一个稳定的定位误差。研究对无线传感器网络定位精度具有很好的应用价值,易于实现推广。