基于PSO-BP算法的无线传感器网络定位优化

• 作者: 于凯华 卞国龙 王安忆 黄海松
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 定位算法 测量误差 BP神经网络 粒子群优化 路径损耗模型
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 应用基础与前沿技术
• 页码范围: 139-144
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.5|TP212.9
• 字数: 4754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2017.02.003

摘要

在研究现有定位算法的基础上,针对基于接收信号强度指示(RSSI)定位模型中的参数易受环境影响等问题,提出了一种新型的粒子群优化(PSO)算法与后向传播(BP)神经网络相结合的算法.BP网络算法权值的修正依赖于非线性梯度值,易形成局部极值,同时学习次数较多,需先通过粒子群算法进行优化.为了提高定位精度,首先采用速度常量法滤波处理,然后通过改进的混合优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,并分析算法的性能.试验中隐层节点个数采用试错法,从12到19变化,以确定合适数目.实验结果表明,与一般加权算法和传统BP算法相比,改进的混合优化算法可大幅改善测距误差对定位误差的影响,同时可使25 m内最小定位误差小于0.27 m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄海松	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	77	315	10.0	14.0
2	卞国龙	贵州大学现代制造技术教育部重点实验室	7	37	4.0	5.0
3	王安忆	中国海洋大学工程学院	4	42	4.0	4.0
4	于凯华		1	8	1.0	1.0