[發明專利]一種基于SCE?PSO算法的無線傳感器網絡節點三維定位方法

在審

• 申請號: 201710989499.7
• 申請日: 2017-10-21
• 公開（公告）號: CN107734637A
• 公開（公告）日: 2018-02-23
• 發明（設計）人: 劉偉;李卓;楊曉斐;劉亞榮;楊麗燕
• 申請（專利權）人: 桂林理工大學
• 主分類號: H04W64/00
• 分類號: H04W64/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于SCE-PSO算法的無線傳感器網絡節點三維定位方法，其特征在于：通過在SCE-UA算法中利用PSO算法代替下山單純形算法去進化每一個復合形，提出了一種新的算法SCE-PSO算法；該算法綜合SCE-UA和PSO兩種優化算法的優點，同時改善了這兩種算法的缺點；通過定義一個無線傳感器網絡節點三維定位的目標函數，將無線傳感器網絡節點的三維定位問題轉化為無約束優化問題，再利用提出的SCE-PSO算法求解該無約束優化問題，所求出的解就是無線傳感器網絡節點三維坐標的估計值；

該方法包括以下步驟：

步驟1：尋找可定位的未知節點；

步驟2：通過無線信道模型估計未知節點與錨節點之間的距離；

步驟3：寫出無線傳感器網絡節點三維定位的目標函數，將節點定位估計問題轉換為無約束優化問題；

步驟4：用SCE-PSO算法求解該無約束優化問題，求出無線傳感器網絡節點三維坐標的估計值；

SCE-PSO算法的具體求解步驟為：

步驟1選取參與進化的復合形個數p(p≥1)和每個復合形所包含的頂點數目m(m≥n+1)，并計算樣本點數目s＝p×m；

步驟2在可行域內隨機產生s個樣本點x₁，x₂，…，x_s，分別計算每一個點x_i的函數值f_i＝f(x_i)，i＝1，2，…，s；

步驟3把s個樣本點(x_i，f_i)按照函數值的升序排列，排序后仍記為(x_i，f_i)，i＝1，2，…，s，也就是f₁≤f₂≤…≤f_s，記D＝{(x_i，f_i)，i＝1，2，…，s}；

步驟4將D劃分為p個復合形A¹，A²，…，A^p，每個復合形含有m個點，其中

步驟5采用粒子群算法分別進化每一個復合形；

步驟6把進化后的每個復合形的所有頂點組合成新的點集，再次按函數值f_i的升序排列，排序后仍記為D，對D按目標函數的升序進行排列；

步驟7判斷是否滿足收斂條件，如果滿足則停止迭代，此時具有最小函數值的粒子的位置就是問題的解，否則回到步驟4；

其中，步驟5中的粒子群算法進化復合形的步驟為：

步驟1將復合形的每個頂點看作一個粒子，初始化各參數，包括加速常數c₁和c₂，最大迭代次數T_max，粒子的速度范圍[v_min,v_max]，慣性權重的范圍[ω_min,ω_max]；

步驟2將迭代次數設置為t＝1，隨機產生初始粒子的初始速度其中，

步驟3將作為每個粒子的最佳位置p_id，用目標函數計算每個粒子的最佳適應度值h_i，將h_i中的最小值作為全局最佳適應度值g，并記錄下具有g的粒子的位置g_d；

步驟4評價每一個粒子，用目標函數計算每個粒子的適應度值對的粒子，令并將具有的粒子位置作為p_id的位置；再求出的最小值g^t，如果g^t<g，令g＝g^t，并將具有g^t的粒子位置作為g_d的位置；

步驟5分別根據公式(1)、公式(2)和公式(3)更新慣性權重、粒子的速度和粒子的位置；

ω=ωmax-ωmax-ωminTmax×t---(1)]]>

vidt+1=ωvidt+c1r1(pid-xidt)+c2r2(gd-xidt)---(2)]]>

xidt+1=xidt+vidt+1---(3)]]>

步驟6讓迭代次數t＝t+1，然后檢驗t是否小于T_max，若條件滿足轉入步驟4，否則，算法停止。