多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

• 作者: 张睿敏 李晓斌 陈钟
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯 多目标优化 差分进化 无线传感器网络 跟踪定位
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 1237-1243
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4497字
• 语种: 中文
• DOI: 103969/j.issn.0490-6756.2015.11.010

摘要

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法.首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型.其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化.最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓斌	兰州工业学院软件工程学院	14	15	2.0	3.0
2	陈钟	北京大学信息科学技术学院	105	1674	18.0	38.0
6	张睿敏	兰州工业学院软件工程学院	21	47	4.0	5.0