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]广西工商职业技术学院信息与设计系,南宁530003 [2]桂林理工大学机械与控制工程学院,广西桂林541004
出 处:《计算机测量与控制》2013年第7期2023-2026,共4页Computer Measurement &Control
基 金:广西区自然科学基金项目(桂科自0991252);2012年度广西高等学校重点资助科研项目(桂教科研201202ZD051);桂林理工大学博士科研启动基金项目
摘 要:针对无线传感器网络的节点定位问题,提出一种基于差分进化算法的无线传感器网络节点定位方法。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用差分进化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位方法相比,基于差分进化算法的定位方法精度更高,稳定性更好,定位效果较好。To improve the precision in location estimation, a nodes localization method for wireless sensor networks based on differential evolution algorithm was proposed in this paper. The sum of squared range errors between the unknown nodes and neighboring anchor nodes was considered as the objective function in this method. And the differential evolution algorithm was used to optimize the objective function, in order to obtain the optimal solution, and to achieve the effective nodes localization. The simulation experimental results showed that, com- pared with the Least--squares method, the localization method baaed on differential evolution algorithm was stable with high localization ac curacy and better localization effect.
关 键 词:无线传感器网络 差分进化算法 节点定位 最小二乘法
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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