基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法

摘要：

针对蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL(Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL),将节点定位问题转化为全局优化问题.HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位.实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL(Particle Swarm Optimization-MCL)算法有更快的收敛性.

关键词：无线传感网络、蒙特卡洛定位、爬山粒子群算法

所属期刊栏目：52

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61170305

在线出版日期：2016-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：84-88