文献类型：期刊文章

作　　者：于春荣[1] 王益芳[2] 于瑷雯[3]

YU Chun-rong;WANG Yi-fang;YU Ai-wen(School of Computer Science and Engineering,Cangzhou Normal University,Cangzhou 061001,China;School of Economics and Management,Cangzhou Normal University,Cangzhou 061001,China;Institute of Computer Science and Technology,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)

机构地区：[1]沧州师范学院计算机科学与工程学院,河北沧州061001 [2]沧州师范学院经济管理学院,河北沧州061001 [3]大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连116024

出　　处：《光通信研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61703056)。

年　　份：2020

期　　号：6

起止页码：8-11

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、核心刊

摘　　要：基于光纤传感的物联网(IoT)具有测量感知与数据传输的双重特性,为了实现网络内任意节点的快速定位,文章研究了快速节点定位技术,该技术采用边界盒定位的方法优化了人工蜂群(ABC)算法。实验对光纤传感网络中的多个未知节点进行定位分析,并将所提算法、未优化的ABC算法和传统粒子群(PSO)算法的测试结果进行了对比。实验结果表明,随着种群数的增加,3种算法的定位精度都会提高,当种群数>20后趋于稳定,定位精度依次为2.2、3.0和3.3 m。由达到稳定的迭代次数和定位精度上下限可知,所提算法的收敛速度和定位稳定性均优于后两种算法。由此可见,基于所提算法的定位技术更适用于光纤传感IoT的节点定位应用。

关 键 词：光纤传感网络  人工蜂群算法 边界盒  定位精度  物联网

分 类 号：TN29]