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人工蜂群优化神经网络的无线传感器节点定位算法
  • ISSN号:1005-9830
  • 期刊名称:《南京理工大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]周口师范学院机械与电气工程学院,河南周口466001, [2]周口师范学院网络工程学院,河南周口466001
  • 相关基金:国家自然科学基金(61401526);河南省教育技术装备与实践教育研究项目(GZS309)
中文摘要:

为了改善传感器节点定位性能,提出了人工蜂群优化神经网络的无线传感器节点定位算法。首先测量3个锚节点与定位传感器节点之间的参数,然后采用人工蜂群优化神经网络对测距误差进行建模与预测,并根据检测结果确定权重,最后根据三边定位算法进一步提高定位精度,并采用仿真实验测试其有效性。结果表明,该文算法提高了定位的精度,加快了定位的速度,定位实时性优异。

英文摘要:

In order to obtain the ideal results of node localization for wireless sensor network, a novel node localization of wireless sensor network based on an artificial bee colony algorithm optimizing neural network is proposed. Firstly, three anchor nodes are selected and parameters between localization sensor nodes are obtained according to the measurement model; secondly, an artificial bee colony algorithm optimizing neural network is used to predict ranging errors, and location errors are corrected to determine the weight; finally, node localization results are obtained according to the three-edge location algorithm. The performance is analyzed through the specific test experiment. The results show that the proposed model improves the node localization accuracy and has better node lo-calization and real-time performance.

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期刊信息
  • 《南京理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:工业和信息化部
  • 主办单位:南京理工大学
  • 主编:廖文和
  • 地址:南京孝陵卫200号
  • 邮编:210094
  • 邮箱:zrxuebao@njust.edu.cn
  • 电话:025-84315600
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-9830
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1397/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1997年荣获原国家科委、中共中央宣传部、国家新闻...,2002年荣获首届江苏省期刊方阵"优秀期刊"称号,2004年获教育部"优秀编辑出版质量奖",2006年获教育部颁发的"首届中国高校优秀科技期刊奖",2008年度获教育部颁发的"第2届中国高校优秀科技期...,2009年上海市新闻出版局“第四届华东地区优秀期刊”奖,2010年工业和信息化部“编辑质量优秀”奖,2010年教育部“第三届
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国乌利希期刊指南,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9051