仪表技术与传感器
儀錶技術與傳感器
의표기술여전감기
INSTRUMENT TECHNIQUE AND SENSOR
2013年
6期
111-114
,共4页
量子行为粒子群优化算法%粒子群优化算法%定位%无线传感器网络%DV-Hop算法
量子行為粒子群優化算法%粒子群優化算法%定位%無線傳感器網絡%DV-Hop算法
양자행위입자군우화산법%입자군우화산법%정위%무선전감기망락%DV-Hop산법
quantum-behaved particle swarm optimization algorithm%particle swarm optimization algorithm%location%wireless sensor networks%DV-Hop
针对无线传感器网络节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)对改进DV-Hop得到的估算位置校正.这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量.最后将仿真试验结果与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法校正改进DV-Hop算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性.
針對無線傳感器網絡節點定位問題中DV-Hop算法的不足,提齣利用量子行為粒子群優化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)對改進DV-Hop得到的估算位置校正.這種方法將定位問題看成一箇多維優化問題,併且不需要任何額外硬件設備,也不會增加通信量.最後將倣真試驗結果與粒子群優化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法校正改進DV-Hop算法進行比較,錶明QPSO算法在優化性能上優于PSO算法,有效提高瞭節點定位精度,證明該方法的有效性.
침대무선전감기망락절점정위문제중DV-Hop산법적불족,제출이용양자행위입자군우화산법(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)대개진DV-Hop득도적고산위치교정.저충방법장정위문제간성일개다유우화문제,병차불수요임하액외경건설비,야불회증가통신량.최후장방진시험결과여입자군우화(Particle Swarm Optimization,PSO)산법교정개진DV-Hop산법진행비교,표명QPSO산법재우화성능상우우PSO산법,유효제고료절점정위정도,증명해방법적유효성.
