%0 Journal Article
%T 基于测距和自学习粒子群算法的WSN节点定位
%A 姚汝贤
%A 王晓涓
%J 重庆师范大学学报(自然科学版)
%P 111-115
%D 2015
%R 10.11721/cqnuj20150122
%X 针对WSN中现有节点定位方法具有的定位精度不高的缺点,提出了一种基于RSSI测距和改进量子粒子群算法的节点定位方法。首先,描述了基于RSSI接收信号强度指示的节点定位原理,在此基础上,采用最小二乘法估算节点位置进行节点粗定位。然后,定义了一种基于改进量子粒子群算法的节点定位算法进行节点终定位,为了提高算法的全局收敛能力,在每个粒子中放置学习自动机,使得粒子具有自学习能力,在量子可行空间中自适应地选择对应的动作。最后,通过仿真实验对所提方法进行验证。实验结果表明文中方法能较为精确地进行节点定位,与其他方法相比,具有测距误差和定位误差小的优点,具有一定的优越性。
%K RSSI测距
%K 节点定位
%K 量子粒子群
%K 自学习
%U http://cqnuj.cqnu.edu.cn/oa/DArticle.aspx?type=view&id=150122