傅 彬

(绍兴职业技术学院,浙江 绍兴 312000)

一种改进的粒子群算法在WSN中的定位研究

傅 彬

(绍兴职业技术学院,浙江 绍兴 312000)

针对无线传感网中的节点定位问题,采用RSSI测距技术测量未知节点之间的距离,并采用粒子群算法进行优化,针对粒子群算法的不足,首先通过引入动态扰动因子和惩罚函数提高算法的性能,其次采用距离误差修正和修正定位误差模型来优化节点定位的效果。通过仿真实验将所提算法与基本粒子群算法进行比较,结果表明所提算法在算法的收敛性能和定位精度上取得了比较好的效果,提高了节点的定位效果。

无线传感网；动态扰动因子；惩罚函数

0 引言

无线传感网中的节点定位是衡量无线传感网络数据传输效率高低的一个重要标准[1]。节点定位不但受到自然界中客观条件的影响,还容易受到来自自身节点传输信号强弱、传输距离以及节点能量等条件的限制,因此如何进行节点定位的优化一直都是学者们不断研究的方向。国内外学者从不同的角度对节点定位提出了自己的研究方向。文献[2]提出一种基于小波支持向量机(WSVM)的定位算法,取得了比较好的定位效果;文献[3]从全网平均每跳距离角度出发,分析每个信标节点的平均每跳距离误差,有效地提高了节点定位精度;文献[4]提出一种基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒定位算法;文献[5]提出采用人工蜂群算法来修正最小二乘定位误差的传感器节点定位算法,该算法能够有效地提高无线传感器节点的定位精度;文献[6]提出了一种改进粒子群算法与DV-Hop的融合算法。……