基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位

赵吉; 纪志成

doi:10.13873/J.1000-9787(2014)10-0141-03

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基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位
- WSNs node localization based on random drift particle swarm optimization algorithm
- 传感器与微系统 2014年33卷第10期页码：141-143+147
- 作者机构：
  
  1. 江南大学电气自动化研究所
  2. 无锡城市职业技术学院电子信息工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（61300149）;江苏省博士后基金资助项目（1101124C）;2012年江苏省高校青蓝工程资助项目;江苏省青蓝工程资助项目（2012—16）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2014)10-0141-03
  中图分类号： TN929.5;TP18;TP212.9
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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[1]赵吉,纪志成.基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位[J].传感器与微系统,2014,33(10):141-143+147.

ZHAO Ji, JI Zhi-cheng. WSNs node localization based on random drift particle swarm optimization algorithm[J]. 2014, 33(10): 141-143+147.
[1]赵吉,纪志成.基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位[J].传感器与微系统,2014,33(10):141-143+147. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2014)10-0141-03.

ZHAO Ji, JI Zhi-cheng. WSNs node localization based on random drift particle swarm optimization algorithm[J]. 2014, 33(10): 141-143+147. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2014)10-0141-03.

摘要

提出了随机漂移粒子群优化（RDPSO）算法

并将该算法应用于接收信号强度指示（RSSI）定位算法中

以降低由RSSI测距产生的定位误差。在仿真实验中

分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法。实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法

有效提高了节点定位精度

证明该方法收敛速度快

稳定性能好

精度高

适用于WSNs节点定位问题。

Abstract

Random drift particle swarm optimization（RDPSO） algorithm is presented and applied to RSSI localization algorithm

in order to reduce positioning errors generated by RSSI ranging.In simulation experiments

RSSI localization algorithm based on RDPSO is compared with that based on particle swarm optimization（PSO）.Experimental results indicate that RDPSO algorithm is superior to PSO algorithm in optimizing performance

which improves positioning precision of nodes

it is proved that the method has fast convergence speed

good stability and high precision.which is suitable for WSNs node localization problem.

关键词

Keywords

references

基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位 [J]. 张广峰,段其昌,刘政. 传感器与微系统 . 2013(03)

无线传感器网络自校正定位算法 [J]. 余成波,张一萌,李洪兵,张进. 振动.测试与诊断 . 2012(01)

基于粒子群优化的无线传感器网络节点定位改进 [J]. 陈星舟,廖明宏,林建华. 计算机应用 . 2010(07)

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