基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

作者：赵吉; 纪志成

来源：传感器与微系统, 2012, (05): 58-61.

DOI：10.13873/j.1000-97872012.05.027

• 量子行为粒子群优化算法
• 粒子群优化算法
• 定位
• 无线传感器网络
• 分布迭代式 quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO) algorithm
• particle swarm optimization(PSO) algorithm
• localization
• wireless sensor networks(WSNs)
• distributed iterative

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性。

• 单位
  江南大学; 无锡城市职业技术学院