基于智能优化的三维无线传感网定位算法研究.docx

基于智能优化的三维无线传感网定位算法研究
随着无线传感网的广泛应用，它们的定位精度和鲁棒性成为了研究的重点。传统的无线传感网定位算法通常基于距离度量和三角测量方法实现，但这些方法对传感器节点的密度、环境干扰和信号传播的变化等都较为敏感，难以满足实际应用需求。因此，基于智能优化的无线传感网定位算法应运而生，能够对不确定因素进行自适应调整，提高定位精度和鲁棒性。
本文将介绍一种基于智能优化的三维无线传感网定位算法，包括算法框架、定位模型、智能优化方法等，旨在提高传感器节点的精确度和鲁棒性，并且通过实验验证了该算法的有效性。
1.算法框架
智能优化算法是一种基于搜索策略的、用于求解优化问题的算法。在这里，我们采用差分进化优化算法（DifferentialEvolution，简称DE）将其应用于三维无线传感网定位问题。DE算法是一种跨代选择策略，在多种搜索策略中表现良好，较好地平衡了局部搜索及全局寻优的能力。
算法框架主要包括以下几个步骤：
①初始种群的生成：随机选择一组初始种群，该种群的数目应符合优化问题的规模以及算法的供需关系。
②个体适应度的计算：对个体评估其适应度值，即评估个体解的优劣。
③交叉操作：通过交叉操作，将不同个体的优良特性进行混合，形成新的子代种群。
④变异操作：对子代种群进行一定程度的变异操作，即引入一定的随机扰动。
⑤选择操作：通过评价每个个体的适应度值得到下一代种群，删除适应度较差的个体，同时保留适应度较好的个体。
⑥结束条件的判断：当达到一定的迭代次数或者条件达到一定的目标精度时，算法停止运行。
2.定位模型
在定位模型中，我们采用TOA（TimeofArrival，到达时间）方法，即通过测量信号的到达时间差来确定节点的位置。设节点i的位置为（xi，yi，zi），则设节点位置与参考节点A之间的距离为RiA，其他节点i与A在到达时间上的差为diA。则有：
diA=(RiA-RA)/c
其中，RiA为节点i与A之间的距离，RA为参考节点A与目标的距离，c为信号的速度，diA为节点i到参考节点的到达时间差。
然后，可以生成一个由节点i和其测量到的距离组成的输入向量:
D(i)=[diA,diB,...,diN]
其中，N为网络中节点的总数，D(i)表示节点i在网络中观测到的距离向量。
3.智能优化方法
在实现智能优化算法时，需要考虑节点之间的相互影响及噪声的影响等。我们采用DE算法来优化模型参数，并通过实验验证其效果。
（1）DE算法的适应度函数
适应度函数是指度量解好坏的函数。我们采用欧几里得距离来描述模型的适应度值，即：
F(x)=sqrt(sum(D(i)^2-abs(||xi,yi,zi||-||x1,y1,z1||)|^2))
其中，D(i)为节点i的到达时间差向量，||xi,yi,zi||为节点i的三维坐标，x1,y1,z1为参考节点的坐标。
（2）DE算法的参数设置
DE算法的性能受到不同参数设置的影响，因此需要对参数进行设置和调整。在本文中，我们采用以下参数：
种群大小：50
交叉率：0.8
变异率：0.5
终止条件：迭代次数为100，目标函数精度为0.001
（3）实验结果
我们在MATLAB语言中实现了该算法，并进行了实验验证。实验结果表明，该算法能够获得较高的定位精度，同时在鲁棒性方面表现稳定。
4.结论
本文介绍了一种基于智能优化的三维无线传感网定位算法，该算法采用DE算法优化模型参数，同时采用TOA方法进行定位。实验结果显示，该算法在定位精度和鲁棒性方面均表现优秀。该算法可应用于需要高精度和鲁棒性的无线传感网定位领域中。