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基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位
被引量：
6
1
作者
张广峰
段其昌
刘政
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第3期72-73,77,共3页
提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学...
提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法是一种收敛快、精度高、稳定性好的优化算法,适合应用在无线传感器网络节点定位中。
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关键词
加强
学习
与
联想
记忆
的
粒子
群
优化算法
节点定位
接收信号强度指示测距模型
极大似然估计法
下载PDF
职称材料
题名
基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位
被引量：
6
1
作者
张广峰
段其昌
刘政
机构
重庆大学自动化学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013年第3期72-73,77,共3页
基金
重庆市重点科技攻关项目(CSTC
2011AB6054)
文摘
提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法是一种收敛快、精度高、稳定性好的优化算法,适合应用在无线传感器网络节点定位中。
关键词
加强
学习
与
联想
记忆
的
粒子
群
优化算法
节点定位
接收信号强度指示测距模型
极大似然估计法
Keywords
strengthen learning and associative memory panicle swarm optimization （SLAM-PSO） algorithm
node localization
RSSI ranging model
maximum likelihood estimation method
分类号
TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位
张广峰
段其昌
刘政
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2013
6
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职称材料
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