【摘要】：三維空間下的節(jié)點(diǎn)定位一直都是無(wú)線傳感中的主要研究方向,粒子群算法作為常用的計(jì)算節(jié)點(diǎn)定位的方法存在一定的誤差,本文首先在該算法的基礎(chǔ)上引入了凸函數(shù)的慣性權(quán)值和信任度系數(shù),前者使得粒子能夠在局部范圍內(nèi)獲得最優(yōu)解,避免陷入局部最優(yōu),后者使得不同性質(zhì)的粒子能夠在全局范圍中獲得最優(yōu)解,其次,分析目標(biāo)定位誤差函數(shù),使用泰勒級(jí)數(shù)對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化,使得定位精度得到提高。仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)明本文算法在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量,節(jié)點(diǎn)通信半徑和總節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)等方面提高了節(jié)點(diǎn)定位精度,具有很好的應(yīng)用前景。
【圖文】：

R3，500G硬盤(pán)。實(shí)驗(yàn)選擇在100m*100m*100m的三維空間中進(jìn)行，隨機(jī)產(chǎn)生200個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的半徑為10~20m，錨節(jié)點(diǎn)的數(shù)量大概在20~40個(gè)，，實(shí)驗(yàn)進(jìn)行300次仿真。圖2展示了本文算法下節(jié)點(diǎn)估計(jì)的位置與錨節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，從圖中發(fā)現(xiàn)本文算法下的偏移量不大，說(shuō)明本文算法具有很好的定位效果。為了更進(jìn)一步說(shuō)明算法的有效性，將本文算法，基于PSO的三維空間定位算法，文獻(xiàn)[4]算法進(jìn)行對(duì)比。圖2本文算法在的估計(jì)位置和實(shí)際位置的偏差Fig.2Errorsbetweentheestimatedlocationandactuallocationofalgorithminthispaper圖1本文算法的流程Fig.1Processofalgorithminthispaper196

降憧

本文編號(hào)：2654093