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1、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一門(mén)新興的多學(xué)科技術(shù),已被廣泛應(yīng)用在環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事、醫(yī)療健康等領(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的工作區(qū)域,或者是環(huán)境較惡劣的區(qū)域,或者是危險(xiǎn)區(qū)域,而且網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)是隨意投放的,無(wú)法事先預(yù)知其位置,然而,在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的大部分應(yīng)用中,如果只獲取了信息但不知道是從哪個(gè)具體位置獲取的信息,那么所獲取的信息幾乎沒(méi)有實(shí)用價(jià)值。因此在實(shí)際應(yīng)用中,綜合考慮多種因素選擇適當(dāng)?shù)亩ㄎ患夹g(shù)來(lái)完成定位系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)的自我定位十分重要。
2、 因定位機(jī)制的不同,典型的定位技術(shù)分為基于測(cè)距的定位技術(shù)和無(wú)需測(cè)距的定位技術(shù)。通過(guò)分析各種典型的定位技術(shù)可知,基于測(cè)距的定位技術(shù)和無(wú)需測(cè)距的DV-Hop定位技術(shù)的定位都包括獲得節(jié)點(diǎn)間的間距和定位計(jì)算兩部分。實(shí)際應(yīng)用中,通常選取盡可能多的利用定位系統(tǒng)中錨節(jié)點(diǎn)的位置信息的最小二乘法作為定位計(jì)算法。由最小二乘法的定位計(jì)算原理可知,該方法的定位準(zhǔn)確度對(duì)某一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)間的測(cè)量誤差比較敏感,即使在測(cè)得的其他錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)間的間距較準(zhǔn)確的條
3、件下,若該錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)間的測(cè)量距離誤差較大,則該技術(shù)的定位準(zhǔn)確度就較低。為了克服基于最小二乘法定位技術(shù)的不足,本文把基于最小二乘法的定位技術(shù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為基于測(cè)量距離和測(cè)量誤差的約束優(yōu)化問(wèn)題。
針對(duì)上述問(wèn)題,本文通過(guò)對(duì)粒子群優(yōu)化算法和模擬退火算法的尋優(yōu)性能深入分析后,針對(duì)粒子群算法有較快的收斂速度,但易陷入局部極值的特性,及模擬退火算法有較強(qiáng)的擺脫局部極值能力,但收斂速度較慢的特性,本文提出在粒子群算法每次迭代更新個(gè)體極值和群
4、體極值后,利用保留因子α對(duì)其個(gè)體極值和群體極值進(jìn)行位置點(diǎn)附近波動(dòng)的方式來(lái)構(gòu)造新解并引入模擬退火算法的Metropolis接受準(zhǔn)則來(lái)以一定的概率接受新解作為當(dāng)前的個(gè)體極值和群體極值的復(fù)合粒子群算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明該復(fù)合粒子群算法有較好的尋優(yōu)性能和較快的收斂速度。
由于復(fù)合粒子群算法不具備處理約束條件的能力,本文通過(guò)對(duì)常見(jiàn)的約束處理法進(jìn)行分析后,選取操作簡(jiǎn)單、參數(shù)少的個(gè)體比較性原則法將其融合在復(fù)合粒子群算法中,提出復(fù)合粒子群約束優(yōu)化
5、算法。在處理約束優(yōu)化問(wèn)題時(shí),該算法在構(gòu)造新解的過(guò)程中利用保留因子α來(lái)保留粒子群算法搜索到的當(dāng)前個(gè)體極值和群體極值的信息,并用1-α來(lái)保留當(dāng)前個(gè)體最優(yōu)不可行解和群體最優(yōu)不可行解信息的新解構(gòu)造法,彌補(bǔ)個(gè)體比較性原則法處理最優(yōu)極值位于約束邊界附近時(shí)的不足和粒子群算法易陷入局部極值的不足。仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法能夠?qū)さ幂^優(yōu)的約束最優(yōu)解。
最后將復(fù)合粒子群約束優(yōu)化算法應(yīng)用在基于測(cè)量距離和測(cè)量誤差約束優(yōu)化的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)中。仿真表明:
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