無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維定位交叉粒子群算法
本文選題:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 定位; 參考:《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2014年05期
【摘要】:針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法進(jìn)化后期收斂速度慢、易陷入局部極小點(diǎn)、早熟收斂等問(wèn)題,提出一種基于交叉粒子群的農(nóng)業(yè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維定位算法。該方法主要包括匯聚節(jié)點(diǎn)選取、測(cè)量距離修正、節(jié)點(diǎn)定位3個(gè)階段,通過(guò)借鑒遺傳算法交叉操作的思想,增加粒子的多樣性,減小測(cè)距誤差、錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)定位結(jié)果的影響,有效提高定位算法全局搜索能力。仿真結(jié)果表明,該方法的穩(wěn)定性和定位精度均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法。在測(cè)距誤差和錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量相同的條件下,與混合蛙跳定位算法進(jìn)行性能比較,兩種算法的最大定位誤差分別為1.337 8 m、1.747 3 m,最小定位誤差分別為0.258 3 m、0.561 5 m,平均定位誤差分別為0.651 2 m、1.044 7 m。
[Abstract]:Aiming at the problems of slow convergence, easy to fall into local minima and premature convergence in the late stage of evolution of standard particle swarm optimization, a 3D localization algorithm for agricultural wireless sensor networks based on cross-particle swarm optimization is proposed. This method mainly includes three stages: the selection of convergence nodes, the correction of measurement distance and the location of nodes. By using the idea of cross-operation of genetic algorithm for reference, the diversity of particles is increased, the error of ranging is reduced, and the effect of number of anchor nodes on the location results is also discussed. The global search ability of localization algorithm is improved effectively. Simulation results show that the stability and positioning accuracy of the proposed method are better than that of the standard particle swarm optimization algorithm. When the ranging error and the number of anchor nodes are the same, the performance of the algorithm is compared with that of the hybrid leapfrog localization algorithm. The maximum localization error of the two algorithms is 1.337 m-1. 747 3 m, the minimum location error is 0.258 3 mU 0.561 5 m, and the average location error is 0.651 2 mU 1.044 7 m.
【作者單位】: 河南科技大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代精細(xì)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)集成研究教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2011AA100704)
【分類號(hào)】:TP212.9;TN929.5;TP18
【參考文獻(xiàn)】
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2 周彥;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于量化信息的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)與融合[D];上海交通大學(xué);2010年
3 谷雨;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中目標(biāo)覆蓋的研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年
4 馬永波;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)精確動(dòng)態(tài)定位及其安全性問(wèn)題研究[D];吉林大學(xué);2010年
5 羅丹彥;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量高效組建關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年
6 畢嘉娜;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有效安全路由協(xié)議研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年
7 李哲濤;多媒體無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中若干算法研究[D];湖南大學(xué);2010年
8 李玉凱;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)高能效可靠數(shù)據(jù)傳輸理論及應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2011年
9 丁英強(qiáng);基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位和跟蹤算法研究[D];天津大學(xué);2009年
10 代航陽(yáng);分布式無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)密鑰管理研究[D];電子科技大學(xué);2010年
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1 李偉群;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究[D];華中科技大學(xué);2011年
2 張蒙蒙;基于移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[D];南京信息工程大學(xué);2012年
3 姚維照;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法研究及改進(jìn)[D];太原理工大學(xué);2012年
4 蔡殷;基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的光強(qiáng)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];華中科技大學(xué);2009年
5 黃衍璽;基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];南京航空航天大學(xué);2009年
6 張濤;基于北斗系統(tǒng)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)定位算法研究[D];東北大學(xué);2008年
7 唐健華;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)優(yōu)化覆蓋的研究[D];南京郵電大學(xué);2011年
8 楊鳳偉;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法研究[D];南京郵電大學(xué);2011年
9 龔靜;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于壓縮感知技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮方法研究[D];西南交通大學(xué);2011年
10 王帆;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全支持技術(shù)的研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年
,本文編號(hào):1842385
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