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基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法 被引量：4
1
作者 吉小洪 魏开平 胡文杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期84-88,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 无线传感网络 蒙特卡洛定位 爬山粒子群算法
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