基于自适应二进制灰狼算法的节点协同跟踪  

Sensor cooperative tracking for sensor based on adaptive binary grey wolf optimization algorithm

作　　者：王珂 江潇潇[1] 王永琦[1] 江玉洁 WANG Ke;JIANG Xiao-xiao;WANG Yong-qi;JIANG Yu-jie

机构地区：[1]上海工程技术大学电子电气工程学院,松江201620 [2]上海第二工业大学计算机与信息工程学院,上海201209

出　　处：《制造业自动化》2021年第4期19-23,34,共6页Manufacturing Automation

基　　金：国家自然科学基金项目(61701295)。

摘　　要：针对大规模无线传感器网络中目标跟踪时的节点选择问题,为了满足跟踪精度和实时性的要求,提出了一种自适应二进制灰狼优化算法,用于求解基于条件后验克拉美-罗下界构建的节点选择优化模型。该算法采用非线性动态自适应收敛因子,同时引入基于V型函数的位置更新原则。仿真结果表明,该算法能够有效完成目标跟踪的节点选择任务,与二进制灰狼算法和二进制粒子群算法对比,自适应二进制灰狼算法在搜索能力和收敛速度上有更好的表现,能够在满足跟踪精度的同时有效提高跟踪的实时性。

关 键 词：无线传感器网络 后验克拉美-罗下界 改进二进制灰狼优化算法 目标跟踪 节点选择 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]