文献类型：期刊文章

作　　者：林凤德[1] 陈佳品[1] 丁凯[2] 李振波[1]

LIN Feng-de;CHEN Jia-pin;DING Kai;LI Zhen-bo(Key Laboratory of Thin Film and Microfabrication of Ministry of Education,College of Electronics Informationand Electrical Engineering,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;Science and Technology on Near-Surface Detection Laboratory,Wuxi 214035,China)

机构地区：[1]上海交通大学电子信息与电气工程学院薄膜与微细技术教育部重点实验室,上海200240 [2]无锡近地面探测技术重点实验室,江苏无锡214035

出　　处：《仪表技术与传感器》

基　　金：国家自然科学基金项目(51275285)

年　　份：2019

期　　号：1

起止页码：86-90

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DVHop定位算法。遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群。二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率。仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度。

关 键 词：WSN DV-HOP算法 遗传算法 二进制蚁群算法  适应度函数 定位精度  

分 类 号：TN929]