摘要：目前,无线传感器网络节点定位算法的研究主要集中在二维空间,对三维定位算法的研究较少。如果将现有的二维定位算法扩展到三维,一些算法很难扩展,另外一些算法虽然可以扩展,但扩展后由于维数的增加,计算复杂度太大。为此,结合粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)和混合复杂进化算法SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)的优点,提出了两个无线传感器网络节点三维定位算法SCE-PSO1和SCE-PSO2。这两个算法保持了PSO算法收敛速度快,受问题维数影响小的优点,同时采用了SCE-UA算法中的洗牌策略,增加了粒子的多样性,改善了PSO算法中的早熟现象,提高了节点定位精度。两个算法的不同在于粒子的速度更新公式,与SCE-PSO1算法相比,SCE-PSO2算法中粒子的速度更新公式增加了各复合形之间的信息共享,因此,SCE-PSO2算法的性能要优于SCE-PSO1算法。仿真分析证明,与原始的PSO算法和SCE-UA算法相比,SCE-PSO1和SCE-PSO2算法具有更高的定位精度。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社