基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法

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【英文篇名】	Novel mobile wireless sensor network localization algorithm based on hill climbing particle swarm optimization
【下载频次】	★★★
【作者】	吉小洪; 魏开平; 胡文杰;
【英文作者】	JI Xiaohong; WEI Kaiping; HU Wenjie; School of Computer; Center China Normal University; School of Information Engineering; Xianning Vocational Technical College;
【作者单位】	华中师范大学计算机学院; 咸宁职业技术学院信息工程学院;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	无线传感网络; 蒙特卡洛定位; 爬山粒子群算法;
【英文关键词】	wireless sensor network; Monte Carlo localization; hill climbing particle swarm optimization;
【摘要】	针对蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL(Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL),将节点定位问题转化为全局优化问题。HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位。实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL(Particle Swarm Optimization-MCL)算法有更快的收敛性。
【英文摘要】	The Monte Carlo localization algorithm suffers the problem of low sampling efficiency and low localization accuracy. Hence a novel mobile wireless sensor network localization algorithm, HCPSO-MCL, based on hybrid particle swarm optimization combined with hill climbing is proposed. It converts the localization problem to global optimization problem. The HCPSO-MCL algorithm is used to correct the estimated localization of MCL, it can determine the location quickly. The simulation results show that, compared w...
【基金】	国家自然科学基金(No.61170305)
【更新日期】	2016-03-29
【分类号】	TP18;TP212.9;TN929.5
【正文快照】	1引言无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量部署在特定区域的传感器节点组成的自组织网络,已被广泛地应用到可穿戴式设备[1]、空间搜索[2]、目标跟踪等领域。无线传感器网络融合了信息采集、信息处理、信息传输三个过程,可以在诸多应用领域内实现大规模的监测活?

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