針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）節(jié)點(diǎn)定位精度不足的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)雞群算法與典型定位模型相結(jié)合的ICSO（Improve Chicken Swarm Optimization）算法。首先,提出基于pareto距離分級(jí)的分類算法,優(yōu)化雞群算法種群比例;然后,在母雞位置公式中引入隨機(jī)游走策略,增大搜索范圍;最后,將凈能量增益引入小雞的位置公式,進(jìn)一步提高定位精度。仿真結(jié)果表明,ICSO與改進(jìn)后的粒子群算法（MPSO）和雞群算法（BIDCSO）相比,在參考節(jié)點(diǎn)比例、節(jié)點(diǎn)密度、通信半徑和定位區(qū)域面積等方面的平均定位精度分別提高了19.2%、22.1%、12.1%、8.5%和6%、10.5%、4.4%、4.7%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,ICSO算法能夠有效提高定位精度。 

【文章來(lái)源】：傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2019,32(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

定位誤差對(duì)比圖可以看出ICSO定位誤差明顯小于另兩種算

對(duì)平均定位精度影響隨著參考節(jié)點(diǎn)比例增加三種算法定位誤差變化曲線如圖2。圖2不同參考節(jié)點(diǎn)比例的定位誤差比較總體看來(lái)，隨著參考節(jié)點(diǎn)比例的升高，定位效果都趨于更優(yōu)。ICSO算法的定位精度較MPSO算法和BIDCSO算法分別提高了19．2%和6%�？梢钥闯霎�(dāng)參考節(jié)點(diǎn)比例從5%提升至20%的過(guò)程中，誤差降低效果最為明顯。由于優(yōu)化了雞群的速度與位置更新公式，所以定位效果更優(yōu)于文獻(xiàn)［8］改進(jìn)的算法。參考節(jié)點(diǎn)比例逐步增大到一定比例后，三種算法的定位誤差均逐步趨于平穩(wěn)。圖3不同節(jié)點(diǎn)密度的定位誤差比較④節(jié)點(diǎn)密度對(duì)平均定位精度的影響隨著節(jié)點(diǎn)密度增加三種算法定位誤差變化曲線如圖3。078

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3421817