【摘 要】
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提出了基于随机微粒群优化算法的定位方法。设定网络中存在部分锚节点,且相邻节点之间可以获取距离信息,待定位节点在获取足够的相邻锚节点或已定位节点的距离、位置信息后,
【机 构】
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山东省计算机网络重点实验室山东省计算中心,山东科技大学信息科学与工程学院,
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提出了基于随机微粒群优化算法的定位方法。设定网络中存在部分锚节点,且相邻节点之间可以获取距离信息,待定位节点在获取足够的相邻锚节点或已定位节点的距离、位置信息后,使用随机微粒群优化算法实现定位。仿真表明,该方法比多边测量法和基于标准微粒群优化算法的定位方法具有更高的性能。
A positioning method based on stochastic particle swarm optimization algorithm is proposed. Some anchor nodes are set in the network, and distance information can be obtained between adjacent nodes. After the positioning nodes obtain enough distance and position information of the adjacent anchor nodes or located nodes, the positioning algorithm uses a stochastic particle swarm optimization algorithm to locate . The simulation results show that this method has higher performance than the multi-measurement method and the localization method based on the standard particle swarm optimization algorithm.
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