基于帝国主义竞争算法的WSNs定位方案

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传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
２０１４年第３３卷第ｌ期
基于帝国主义竞争算法的ＷＳＮｓ定位方案
王晓光，赵春燕，李群
中图分类号：ＴＰ３９３．０７文献标识码：Ａ文章编号：１０００－９７８７（２０１４）０１－－００４２－－０４
ＷＳＮｓｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｅｒｉａｌｉｓｔｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｒｅｌｅｖａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｂｅａｃｏｎｎｏｄｅａｎｄａｄｊａｃｅｎｔｎｏｄｅｉｓｒｅｌｉｅｄｔｏｂｕｉｌｄ３ＤｓｐａｃｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅLeabharlann Baiduｌｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｇｌｏｂａｌｅｒｒｏｒａｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ；Ｆｉｎｌａｌｙ，ＩＣＡ，ｔｈｅｌａｔｅｓｔ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｓｕｃｈａｓｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｌｏｗｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍ（ＧＡ）ｆｏｒ
ｏｐｔｉｍｉｚｅＷＳＮｓｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｍｅｔｈｏｄｏｆｓａｍｐｌｉｎｇｉｓｕｓｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｉｎｉｔｉｌａｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｕｎｋｎｏｗｎｎｏｄｅ；
ＷＡＮＧＸｉａｏ — ｇｕａｎｇ，ＺＨＡＯＣｈｕｎ — ｙａｎ，ＬＩＱｕｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，ＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｉｎｇｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｎｄａｎ０５６０３８，Ｃｈｉｎａ）
（河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸０５６０３８）
摘
要：遗传算法（ＧＡ）在无线传感器网络（ＷＳＮｓ）定位时存在收敛速度慢、精度低等弊端，针对以上问
题，提出了一种利用帝国主义竞争算法（ＩＣＡ）优化ＷＳＮｓ定位的方案。首先，使用了采样的方法来估计未知节点的初始位置；其次，依靠信标节点和相邻节点的相关信息建立了以最小化全局误差的三维空间的数学定位模型；最后，使用了最新的社会启发算法一ＩｃＡ来进行定位优化。实验结果表明：与ＧＡ定位相比，ＩＣＡ在ＷＳＮｓ定位上具有定位精度高、收敛迅速的优势。关键词：帝国主义竞争算法；无线传感器网络；定位优化；遗传算法
ｓｏｃｉａｌｈｅｕｉｓｒｔｉｃａｌｇｏｉｒｔｈｍ，ｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．Ｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅＧＡ，ｔｈｅＩＣＡｌｇａｏｒｉｔｈｍｈａｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｈｉｇｈｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｎｄｆａｓｔｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｉｎＷＳＮｓｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ．
ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓ）ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ，ｐｒｅｓｅｎｔａｓｃｈｅｍｅｕｓｉｎｇｉｍｐｅｒｉｌａｉｓｔｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｌａｇｏｒｉｔｈｍ（ＩＣＡ）ｔｏ