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( T r a n s d u c e r a n d Mi c r o s y s t e m T e c h n o l o g i e s )
2 0 1 4年 第 3 3卷 第 l 期
基 于帝国主义竞争算 法的 WS N s 定位方案
王晓光, 赵春燕, 李 群
中图分类号 :T P 3 9 3 . 0 7 文献标识码 :A 文章编 号 :1 0 0 0 - 9 7 8 7 ( 2 0 1 4 ) 0 1 - - 0 0 4 2 - - 0 4
WS Ns l o c a l i z a t i o n s c h e me b a s e d o n i m pe r i a l i s t c o m pe t i t i v e a l g o r i t hm
S e c o n d l y , r e l e v a n t i n f o r ma t i o n o f b e a c o n n o d e a n d a d j a c e n t n o d e i s r e l i e d t o b u i l d 3 D s p a c e m a t h e ma t i c a l l o c a l i z a t i o n mo d eLeabharlann Baidul w h i c h b a s e d o n t h e mi n i mu m g l o b a l e r r o r a s t h e o b j e c t i v e f u n c t i o n ; F i n l a l y , I C A, t h e l a t e s t
Ab s t r a c t :A i m i n g a t s h o r t c o m i n g s s u c h a s s l o w c o n v e r g e n c e r a t e a n d l o w p r e c i s i o n o f g e n e t i c a l g o i r t h m( G A) f o r
o p t i mi z e WS Ns l o c a l i z a t i o n .F i r s t l y , me t h o d o f s a mp l i n g i s u s e d t o e s t i ma t e i n i t i l a p o s i t i o n o f u n k n o w n n o d e ;
WA N G X i a o — g u a n g , Z H AO C h u n — y a n ,L I Q u n
( S c h o o l o f I n f o r ma t i o n& E l e c t r i c a l E n g i n e e i r n g , He b e i Un i v e r s i t y o f E n in g e e r i n g , Ha n d a n 0 5 6 0 3 8 , C h i n a )
( 河北工程大学 信息与 电气工程学院 , 河北 邯郸 0 5 6 0 3 8 )
摘
要 :遗传 算法( G A ) 在无线传感器 网络 ( WS N s ) 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 ( I C A ) 优化 W S N s 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 I c A来 进行 定位 优化 。实验结 果 表 明: 与G A定 位相 比, I C A在 WS N s 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
s o c i a l h e u is r t i c a l g o i r t h m, i s u s e d t o o p t i mi z e p o s i t i o n i n g . Ex p e ime r n t a l r e s u l t s s h o w t h a t , c o mp a r e d wi t h t h e GA, t h e I C A lg a o r i t h m h a s a d v a n t a g e s o f h i g h p o s i t i o n i n g p r e c i s i o n, a n d f a s t c o n v e r g e n c e s p e e d i n WS Ns p o s i t i o n i n g .
w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k s( WS N s )p o s i t i o n i n g , p r e s e n t a s c h e m e u s i n g i m p e r i l a i s t c o m p e t i t i v e l a g o r i t h m( I C A)t o
传感器 与微 系统( T r a n s d u c e r a n d Mi c r o s y s t e m T e c h n o l o g i e s )
2 0 1 4年 第 3 3卷 第 l 期
基 于帝国主义竞争算 法的 WS N s 定位方案
王晓光, 赵春燕, 李 群
中图分类号 :T P 3 9 3 . 0 7 文献标识码 :A 文章编 号 :1 0 0 0 - 9 7 8 7 ( 2 0 1 4 ) 0 1 - - 0 0 4 2 - - 0 4
WS Ns l o c a l i z a t i o n s c h e me b a s e d o n i m pe r i a l i s t c o m pe t i t i v e a l g o r i t hm
S e c o n d l y , r e l e v a n t i n f o r ma t i o n o f b e a c o n n o d e a n d a d j a c e n t n o d e i s r e l i e d t o b u i l d 3 D s p a c e m a t h e ma t i c a l l o c a l i z a t i o n mo d eLeabharlann Baidul w h i c h b a s e d o n t h e mi n i mu m g l o b a l e r r o r a s t h e o b j e c t i v e f u n c t i o n ; F i n l a l y , I C A, t h e l a t e s t
Ab s t r a c t :A i m i n g a t s h o r t c o m i n g s s u c h a s s l o w c o n v e r g e n c e r a t e a n d l o w p r e c i s i o n o f g e n e t i c a l g o i r t h m( G A) f o r
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WA N G X i a o — g u a n g , Z H AO C h u n — y a n ,L I Q u n
( S c h o o l o f I n f o r ma t i o n& E l e c t r i c a l E n g i n e e i r n g , He b e i Un i v e r s i t y o f E n in g e e r i n g , Ha n d a n 0 5 6 0 3 8 , C h i n a )
( 河北工程大学 信息与 电气工程学院 , 河北 邯郸 0 5 6 0 3 8 )
摘
要 :遗传 算法( G A ) 在无线传感器 网络 ( WS N s ) 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 ( I C A ) 优化 W S N s 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 I c A来 进行 定位 优化 。实验结 果 表 明: 与G A定 位相 比, I C A在 WS N s 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
s o c i a l h e u is r t i c a l g o i r t h m, i s u s e d t o o p t i mi z e p o s i t i o n i n g . Ex p e ime r n t a l r e s u l t s s h o w t h a t , c o mp a r e d wi t h t h e GA, t h e I C A lg a o r i t h m h a s a d v a n t a g e s o f h i g h p o s i t i o n i n g p r e c i s i o n, a n d f a s t c o n v e r g e n c e s p e e d i n WS Ns p o s i t i o n i n g .
w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k s( WS N s )p o s i t i o n i n g , p r e s e n t a s c h e m e u s i n g i m p e r i l a i s t c o m p e t i t i v e l a g o r i t h m( I C A)t o