文档名：基于麻雀搜索的协同定位算法研究
摘要：无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解.然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限.为了解决这一问题,提出了一种基于麻雀搜索的协同定位算法.该算法主要包括两个搜索阶段:粗略搜索和精细搜索.在粗略搜索阶段,未知节点到锚节点之间的测量距离数据被用于确定未知节点的初始位置.在精细搜索阶段,未知节点之间的测量距离数据被用来确定未知节点的精确位置.首先,采用Cat混沌映射方法来保证初始种群的均匀分布,从而有助于确定最佳位置.其次,构建了两种不同的适应度函数,一种用于粗略搜索,另一种用于精细搜索.其中,用于精细搜索的适应度函数利用未知节点之间的测量距离数据来提高定位精度.最后,提出了一种新的精细搜索方法,以避免协同定位结果收敛到局部最优位置.通过对仿真和实测数据进行分析,验证了所提方法的有效性.
Abstract：Thelocalizationproblemofwirelesssensornetworkcanbetransformedintoafitnessfunctionoptimizationproblem,whichissolvedbytheclassicalsparrowsearchalgorithm.However,thefitnessfunctionusedinthisalgorithmdoesnotusemeasureddistancedatabetweenunknownnodes,resultinginlimitedimprovementinpositioningaccuracy.Toaddressthisissue,acooperativelocalizationalgorithmbasedonsparrowsearchisproposed.Thisalgorithmmainlyincludestwosearchstages:roughsearchandfinesearch.Intheroughsearchstage,themeasureddistancedatabetweentheunknownnodeandtheanchornodeisusedtodeterminetheinitialpositionoftheunknownnode.Inthefinesearchstage,themeasureddistancedatabetweenunknownnodesisusedtodeterminetheprecisepositionoftheunknownnode.Firstly,theCatchaoticmappingmethodisusedtoensuretheuniformdistributionoftheinitialpopulation,whichhelpstodeterminetheoptimallocation.Secondly,twodifferentfitnessfunctionsareconstructed,oneforroughsearchandtheotherforfinesearch.Amongthem,thefitnessfunctionusedforfinesearchutilizesthemeasureddistancedatabetweenunknownnodestoimprovepositioningaccuracy.Finally,anewfinesearchmethodisproposedtoavoidtheconvergenceofcooperativelocalizationresultstothelocaloptimalposition.Theeffectivenessoftheproposedmethodisverifiedthroughanalysisofsimulationandmeasureddata.
作者：夏斌 张立晔 Author：XiaBin ZhangLiye
作者单位：山东理工大学电气与电子工程学院淄博255000山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255000
刊名：电子测量与仪器学报 ISTICPKU
Journal：JournalofElectronicMeasurementandInstrumentation
年，卷(期)：2024, 38(3)
分类号：TP393
关键词：麻雀搜索 协同定位 适应度函数 定位精度
Keywords：sparrowsearch cooperativelocalization fitnessfunction positioningaccuracy
机标分类号：TP301.6TN925.93TP24
在线出版日期：2024年7月8日
基金项目：国家自然科学基金基于麻雀搜索的协同定位算法研究[
期刊论文] 电子测量与仪器学报--2024, 38(3)夏斌 张立晔无线传感器网络的定位问题可以转化为适应度函数最优问题,并通过经典的麻雀搜索算法进行求解.然而该算法所用的适应度函数并未使用未知节点之间的测量距离数据,从而导致定位精度的提升有限.为了解决这一问题,提出了一种...参考文献和引证文献
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