利用AHS-RW双策略优化的节点定位算法

吴 斌，张 煜

（1.浙江邮电职业技术学院，浙江 绍兴 312016；2.中国科学技术大学 软件学院，江苏 苏州 215123）

0 引 言

近来，由于微机电技术、微处理器技术、通信技术以及操作系统的飞快发展，无线传感器（Wireless Sensor Network，WSN）技术也取得了巨大进步[1]。WSN网络需要众多其他技术的支撑，节点定位便是其中一项关键的技术。目前，总体上可将定位算法归为基于测距的定位算法和无需测距的定位算法两类[2]。基于测距的算法有较高的定位精度，但是功耗高，难以适应野外无源场景；无需测距的算法具有较少的硬件设备和计算量，功耗低，但是定位误差较大，因此，众多专家学者提出利用智能优化算法提高其定位精度[3-7]，将节点定位问题转换成利用智能优化算法求测距误差最小的优化问题。

LI PAN等人提出一种混合粒子群和变领域搜索的SNPSO算法，每次迭代中对粒子的速度和位置更新，再利用变邻域搜索增加算法探索的深度和广度，实验结果显示该方法可以有效提高定位精度。ZHOU F[4]等人设计一种修正粒子群定位算法，通过更新个体的惯性权重和加速度系数来平衡算法局部开采和全局搜索能力。尽管以上两种算法定位误差小，但是时间复杂度高，ZHANG等人[5]尝试将差分进化算法应用于定位场景中，证明其有效性，但是定位精度不高。闫俊伢[6]等人把多径距离和节点位置作为神经网络的输入，训练该网络得到网络模型，不仅减小了定位误差而且增强了网络的鲁棒性，但是该方法需要大量的训练集。……