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基于自适应ABC/FOA融合定位算法研究 被引量:5

Research on the Localization Algorithm Based on Adaptive ABC/FOA Fusion
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摘要 针对传统无线传感网络(WSN)节点定位算法定位慢、误差大的问题,提出了一种基于自适应ABC/FOA融合定位算法。该算法既吸收了ABC算法的全局寻优能力强的优点,又保留了FOA算法局部搜索能力强的特点;同时,引入自适应概念,对果蝇步长进行控制,提高种群多样性;接下来,对节点定位误差函数进行改进,提高了节点定位误差的区分度。仿真结果表明,利用自适应ABC/FOA融合定位算法以后,定位时间明显缩短,定位误差明显减小,能够满足工程领域对于定位精度的要求。 In order to solve the tardiness and big error of traditional node localization algorithm in wireless sensor network(WSN),a new localization algorithm based on adaptive ABC/FOA fusion is proposed.In this algorithm,not only is the global optimizing capacity of ABC algorithm absorbed,but also the strong local searching ability of FOA algorithm is remained.At the same time,the adaptive concept is introduced to control the step size of fruit fly and to improve the diversity of the population.And then,to increase the partition degree of node localization error,the error function of node localization is improved.The simulation shows the promising results:This algorithm can shorten the localization time significantly,decrease the localization error obviously,satisfy the engineering requirement of localization accuracy,and so on.
出处 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期278-283,共6页 Chinese Journal of Sensors and Actuators
基金 贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2016]124) 贵州省科技厅项目贵州省科技计划课题项目(黔科合LH字[2014]7628) 贵州大学引进人才科研项目(贵大人基合字[2010]010) 贵州大学研究生创新基金项目(研理工2017012)
关键词 无线传感网络 定位算法 果蝇优化算法 人工蜂群算法 自适应 wireless sensor network localization algorithm fruit fly optimization algorithm artificial bee colony algorithm adaptive
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