改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位-论文.pdf

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位王亚子，杨建辉WANGYazi，YANGJianhui周口师范学院数学与统计学院，河南周口466001SchoolofMathematicsandStatistics，ZhoukouNormalUniversity,Zhoukou，Henan466001，ChinaWANGYazi，YANGJianhui．Localizationinwirelesssensornetworkbasedonimprovedparticleswarmoptimiza

2、-tionalgorithm．ComputerEngineeringandApplications，2014，50(18)：99—102．Abstract：Inordertoimprovethelocalizationaccuracy,anovellocalizationmeothdinwirelesssensornetworkbasedonimprovedparticleswari／loptimizationalgorithmisproposed．Theaverageofthelocationofthenodeinthelastgenerationandthelo

3、cationofthesamenodeinthecurrentgenerationisregardedasthecurrentgenerationnodelocationfollowingwiththecriteriaofchoosingbeaconnodes，andtheimprovedparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtooptimizethelocalizationresults．Thesimulationexperimentsarecariedout．Theresultsshowthattheproposedal

4、gorithmnotonlyfastensthelocalizationspeedandhasimprovedthelocalizationaccuracyeffectivelycomparedwiththePSOalgorithm，SOithaswiderapplicationrange．Keywords：wirelesssensornetworks；ModifiedParticleSwarmOptimization(MPSO)algorithm；distributediterativeaveragelocalization；localizationerror摘要

5、：为了提高无线传感器节点的定位精度，针对粒子群优化算法存在的问题，提出一种改进粒子群优化算法的无线传感器网络节点定位方法。根据锚节点选择准则，把上一代和当代节点位置的平均值作为下一代目标节点的参考节点，采用改进粒子群算法对节点的定位结果进行优化，在Matlab2012平台上进行仿真对比实验。仿真结果表明，相对于标准粒子群算法，改进粒子群算法加快了定位速度，提高了无线传感器节点定位精度，应用范围更广关键词：无线传感器网络；改进粒子-群优化(MPSO)算法；分布式迭代平均定位；定位误差文献标志码：A中图分类号：TP393doi：10．37788．issn．1002．83

6、31．1402．0079l引言要理论和实用价值。无线传感器由许多微型、能量有限的节点组成，节由于无线传感器网络节点定位具有重要实用价值，点具有计算、通信和采集数据功能，它们通过多跳形式引起了人们广泛的关注，根据定位机制，节点定位分为将采集的数据传送到汇聚节点，然后汇聚节点将数据融两大类：基于测距和非测距的定位。测距定位方法首合到基站，最后将数据发送给需要的用户。无线传感先计算传感器节点之间的距离或角度信息，然后采用最器网络在实际监测应用中，节点要确定自身的位置信大似然估计法、三角测量法得到传感器节点的位置信息，然后才可以对目标进行准确追踪和定位，如果自身息，它们具有

7、较高的节点定位精度，但通信开销大、计算的位置信息不准确，那么其采集的信息不可靠，没有任复杂度高，而传感器节点的能量有限，这样影响整个传何实际应用意义。同时由于无线传感器网络节点的规感器网络的生存时间。无需测距定位方法可以依靠模十分庞大，有时节点达到数以万计，如果采用人工定网络连通性信息实现节点位置确定，成本相对较低，而位或为每一个节点安装一个全球定位系统，成本将相当且对硬件要求不高，定位性能受环境因素的影响小，十高，而且网络不易扩展，因此如何设计高精度的传感器分适合于大规模传感器网络，可以满足网络应用要求，节点定位算法，提高无线传感器网络节点性能，具有重因此当前