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基于人工蜂群算法的双目标节点定位的研究
  • ISSN号:1671-4431
  • 期刊名称:武汉理工大学学报
  • 时间:2014.4.30
  • 页码:144-148
  • 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]南京工业职业技术学院计算机与软件学院,南京210023, [2]濮阳职业技术学院数学与信息工程系,濮阳457000
  • 相关基金:国家自然科学基金(61201164)和江苏省智能传感器网络工程技术研究开发中心开放基金(ZK11-04-06,ZK13-02-06).
  • 相关项目:基于自由概率理论的宽带频谱感知及其非渐近分析
中文摘要:

针对无线传感器网络中直接使用接收信号强度指引RSSI(Received Signal Strength Indicator)定位会出现节点翻转歧义问题,提出了双目标定位算法,把定位问题转化为求两个适应度函数的最优解问题。同时将收敛速度快且全局寻优性能优异的人工蜂群算法引入到双目标定位算法中。仿真实验表明,与基于模拟退火算法的定位算法相比,在相同锚节点个数,相同节点连接半径情况下,定位精度和精度稳定性都有明显提高。

英文摘要:

Aiming at solving the problem of node flip ambiguity which is occurred when the RSSI localization method is directly used in the wireless sensor network, this paper put forward a bi-objective localization algorithm, which converts the localization problem into the optimal solution to two fitness functions. At the same time, we introduced the artificial bee colony algorithm with high convergence speed and outstanding global optimization performance in the bi-objective lo calization algorithm. As shown in the simulation experiments, compared with the localization algorithm based on simula- ted annealing search algorithm, under the circumstances of the same anchor node number and same node connection radius, the localization precision and precision stability can be improved significantly.

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期刊信息
  • 《武汉理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:武汉理工大学
  • 主编:周祖德
  • 地址:武昌珞狮路122号
  • 邮编:430070
  • 邮箱:whlgdxxb@whut.edu.cn
  • 电话:027-87651953 87397739
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4431
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1657/N
  • 邮发代号:38-41
  • 获奖情况:
  • 全国建材优秀科技期刊,湖北高校先进学报期刊编辑部,湖北科技期刊编辑学会先进集体
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:22658