發(fā)布時(shí)間：2018-06-29 11:47

  本文選題：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 三維節(jié)點(diǎn)定位��； 參考：《中國(guó)科技論文》2014年01期

【摘要】：提出了一種基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量回歸機(jī)的三維無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法。該方法首先運(yùn)用最小二乘支持向量回歸機(jī)構(gòu)建三維節(jié)點(diǎn)定位模型,再利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)最小二乘支持向量回歸機(jī)核函數(shù)參數(shù)和規(guī)則化參數(shù)尋優(yōu)。然后,根據(jù)若干虛擬節(jié)點(diǎn)定位的預(yù)測(cè)位置與實(shí)際位置的均方差構(gòu)造粒子群算法適應(yīng)度函數(shù),通過(guò)有限次建模參數(shù)迭代尋優(yōu)獲得最小二乘支持向量回歸機(jī)全局最優(yōu)參數(shù)。最后,返回回歸模型中進(jìn)行定位計(jì)算,實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)定位。仿真結(jié)果表明,所提出的方法與最小二乘和最小二乘支持向量回歸機(jī)定位方法相比,可以提高節(jié)點(diǎn)定位精度。
[Abstract]:In this paper, a new node localization method based on particle swarm optimization (PSO) least squares support vector regression machine (LS-SVM) is proposed for 3D wireless sensor networks (WSNs). In this method, a 3D node location model is built by using least squares support vector regression mechanism, and then the kernel function parameters and regularized parameters of least squares support vector regression machine are optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then, the fitness function of particle swarm optimization (PSO) algorithm is constructed according to the RMS between the predicted location and the actual location of some virtual nodes, and the global optimal parameters of LS-SVM are obtained by iterative optimization of finite modeling parameters. Finally, the location calculation is carried out in the regression model, and the node location is realized. The simulation results show that compared with the least squares and least squares support vector regression methods, the proposed method can improve the accuracy of node localization.
【作者單位】： 桂林理工大學(xué)廣西礦冶與環(huán)境科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心;桂林理工大學(xué)機(jī)械與控制工程學(xué)院;
【基金】：廣西自然科學(xué)基金項(xiàng)目(桂科自0991252) 廣西高等學(xué)校科學(xué)研究重點(diǎn)資助項(xiàng)目(桂教科研201202ZD051)
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2082014