作者：王小斌,关维国,程猛,慕文静 单位：北京大学出版社 出版：《网络安全技术与应用》2013年第12期 页数：2页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWLAQ2013120140 DOC编号：DOCWLAQ2013120149 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于GPSO-DVHop的传感器节点定位方法》PDF+DOC2013年第22期 吴曦德,方杰,杨世杰,周庆标 《一种改进的无线传感器网络节点室内定位方法》PDF+DOC2015年第16期 潘小琴,崔文婷,刘理想,戈婧佼 《一种Amorphous改进定位算法的研究》PDF+DOC2017年第07期 易连军 《基于WiFi辅助的自适应步长的室内定位算法》PDF+DOC2017年第12期 金彦亮,张晓帅,齐崎,谢秋云,周祜旸 《基于无线网络节点相似度的室内定位算法》PDF+DOC2012年第01期 林景栋,萧绪泉 《无线传感器网络节点自定位算法仿真研究》PDF+DOC2011年第12期 姜晓洁,孙志 《锚节点稀疏的传感器网络节点自定位算法》PDF+DOC2009年第22期 刘明,王婷婷,周自波 《无线传感器网络定位算法研究》PDF+DOC2014年第02期 严帅,万新军,杨波,朱伟超 《无线传感器网络定位算法的睡眠调度技术研究》PDF+DOC2014年第04期 叶奇明 《基于LS-Kalman的无线传感器算法研究》PDF+DOC2013年第05期 田丹丹,李珊君,王忠

    • 为了减小无线传感器网络节点的定位误差，将粒子群优化算法应用于定位中，与以往的适应度函数来源不同，为解决误差累积问题，在最小二乘原理基础上采用加权系数，确定适应度函数的表达式。在粒子群优化算法中引入三种不同的参数组合观察不同的参数对迭代次数以及定位精度的影响，然后通过两种不同的适应度函数对定位误差进行比较。实验结果表明，合适的参数选择能降低算法的复杂度，新的适应度函数更能减小定位误差。

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