基于SSO的铀尾矿库无线传感器网络定位算法

作者：余修武; 彭威; 余员琴; 刘永

来源：中国安全科学学报, 2023, 33(04): 84-90.

DOI：10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2023.04.0264

• 麻雀搜索优化(SSO)
• 铀尾矿库
• 无线传感器网络(WSN)
• 定位算法
• 混沌映射
• 精英反向学习
• 莱维飞行策略

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)定位算法的定位精度和收敛速度，利用优化的麻雀搜索算法(SSA)改进基于信号强度指示(RSSI)的定位算法。首先，引入混沌映射和精英方向学习初始化麻雀种群，丰富种群多样性，提高算法的全局寻优能力；其次，采用莱维飞行策略改进搜索者的位置更新方式，避免陷入局部最优；然后，采用优化的SSA代替最小二乘法来定位未知节点，并将定位算法应用于铀尾矿库放射性核素污染监测定位；最后，在不同的锚节点数、通信半径以及噪声标准差条件下，对比麻雀搜索优化定位算法(SSOLA)与加权质心定位算法(WCLA)、接收信号强度指示差定位算法(RSSID)、麻雀搜索定位算法(SSA)、粒子群定位算法(PSO)以及樽海鞘群定位算法(SAP)的性能。结果表明：SSOLA与其余5种算法相比定位误差平均下降41.9%、45.2%、26.8%、39.9%和36.9%,定位精度更高，收敛速度更快。

• 单位
  湖南交通工程学院; 南华大学