王洪元 焦筱悛 王天成

(常州大学，江苏 常州 213164)

无线传感器网络是由大量小型低功耗、低成本并具有感知、计算和通信功能的传感器组成的[1]，通过无线通信方式形成一个自组织网络系统，现已被广泛应用于环境监测、军事应用及科学研究等领域。无线传感器网络最基本的功能之一是适时地获知事件发生的位置信息或获取信息的节点位置。比如，矿井人员定位系统及公共交通管理系统等应用中需要获取位置信息。所以说节点定位技术是无线传感器网络在应用中的关键技术之一[2,3]。

无线传感器定位可分为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法，其主要区别在于是否需要距离信息。基于测距的定位算法中节点需使用测距技术获得距离信息，优点是定位精度高但需要额外的硬件设备，常用的测距技术有接收信号强度RSSI、信号到达时间TOA、信号到达时间差TDOA及信号到达角度AOA等；无需测距的定位算法仅依靠相邻节点间的连通关系进行定位，无需基础网络设施的支持，但定位精度较低[4]。

传统的节点定位算法常采用最小二乘法求解非线性方程组，很容易受到测距误差的影响。为了进一步提高定位精度，笔者将自适应策略引入到粒子群优化节点定位算法中，有效地克服了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法容易产生种群的趋同效应，出现早熟收敛、易陷入局部极值、在搜索后期停滞不前而导致种群的优化性能不佳的问题。

1 粒子群优化算法①

粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。……