检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]无锡城市学院电子信息工程系,江苏无锡214000 [2]江南大学电气自动化研究所,江苏无锡214122
出 处:《计算机应用与软件》2012年第12期69-72,76,共5页Computer Applications and Software
基 金:国家自然科学基金项目(61170119);无锡城市学院重点课题(WXCY-2011-GZ-006)
摘 要:针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用粒子群优化算法对改进DV-Hop得到的估算位置校正。这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量。最后将仿真实验结果与改进DV-Hop算法进行比较,表明基于PSO算法优化的改进DV-Hop定位算法在优化性能上有所改进,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。In order to overcome the disadvantage of DV-Hop algorithm for node localisation in wireless sensor networks ( WSNs), we sug- gest to use particle swarm optimisation (PSO) to correct the estimated position derived from the improved DV-Hop. This approach regards the localisation issue as a multidimensional optimisation problem and does not need any extra hardware devices as well as the increase in traffic. The simulation experimental results are compared with the improved DV-Hop at last, and they show that the improved DV-Hop localisation al- gorithm based on PSO does have the improvement in optimisation performance, and effectively raises the node positioning accuracy, which prove the validity of the presented method.
关 键 词:粒子群优化算法 定位 无线传感器网络DV—Hop算法
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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