基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究

孟凯露; 岳克强; 尚俊娜

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2017311

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基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究

研究与开发 | 更新时间：2024-06-05

- 基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究
- Wireless sensor network nodes localization method based on cellular automata bat algorithm
- 电信科学 2017年33卷第11期页码：56-65
- 作者机构：
  
  1. 杭州电子科技大学通信工程学院，浙江杭州310018
  2. 杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州 310018
- 作者简介：
  
  [ "孟凯露（1993-），女，杭州电子科技大学通信工程学院硕士生，主要研究方向为智能算法。" ]
  [ "岳克强（1984-），男，博士，杭州电子科技大学电子信息学院讲师，主要研究方向为进化计算、通信信号处理。" ]
  [ "尚俊娜（1979-），女，博士，杭州电子科技大学通信工程学院副教授，主要研究方向为通信信号处理、智能算法。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(11603041);广西精密导航技术与应用重点实验室开放基金资助项目;Open Funds by Guangxi Key Laboratory of Precision Navigation Technology and Application,Guilin University of Electronic Technology(DH201714）);浙江省“电子科学与技术”重中之重学科开放基金资助项目;“Electronic Science and Technology” of the Most Important Subject Open Funds in Zhejiang Province(GK13020320003/004);杭州电子科技大学研究生科研创新基金资助项目;Research and Innovation Fund for Graduate Students of Hangzhou Dianzi University(ZX170603308034)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2017311
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2017-11，
  
  纸质出版日期：2017-11-20
- 稿件说明：
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孟凯露, 岳克强, 尚俊娜. 基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究[J]. 电信科学, 2017,33(11):56-65.

Kailu MENG, Keqiang YUE, Junna SHANG. Wireless sensor network nodes localization method based on cellular automata bat algorithm[J]. Telecommunications science, 2017, 33(11): 56-65.
孟凯露, 岳克强, 尚俊娜. 基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位研究[J]. 电信科学, 2017,33(11):56-65. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2017311.

Kailu MENG, Keqiang YUE, Junna SHANG. Wireless sensor network nodes localization method based on cellular automata bat algorithm[J]. Telecommunications science, 2017, 33(11): 56-65. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2017311.

摘要

为了提高节点定位精度，解决定位误差较大的问题，提出了基于元胞蝙蝠算法的无线传感器网络节点定位算法，以此来获得更高的定位精度。首先将元胞自动机的思想融入蝙蝠算法，采用了改进的元胞限制竞争选择小生境技术和灾变机制，使得该算法在寻优过程中能够跳出局部极值，避免早熟现象，更快地收敛到全局最优解。通过标准测试函数的验证，表明了该改进算法在收敛深度和广度上的优势。之后将元胞蝙蝠算法应用到无线传感器网络节点定位上来提高定位精度。实测实验中，该算法在测试环境下平均定位误差在0.4 m以内，相比于改进PSO算法，获得更好的定位效果。

Abstract

To further enhance the location precision of unknown nodes and solve the node location error in wireless sensor network

a location method based on cellular automata bat algorithm was presented.Mixed the idea of cellular automata and the bat algorithm and drawed into the cellular RCS niche technique and disaster mechanism

the algorithm could jump out of local optimum and increase the convergence speed.In order to verify the feasibility and efficiency

the proposed algorithm was verified through simulation of several benchmark functions.Then the algorithm implemented the CA-BA to node location prediction to increase the precision of the unknown node location.In the measured experiment

the results show that the proposed algorithm has higher accuracy compared to the improved PSO algorithm

which average localization error is less than 0.5m.

关键词

Keywords

references

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