基于PSO-BP神经网络的无线传感器网络定位算法

被引:11
作者
闫驰
机构
[1] 兰州交通大学电子与信息工程学院
关键词
无线传感器网络; BP神经网络; 粒子群算法; RSSI; 定位算法;
D O I
10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.04.015
中图分类号
TP212.9 [传感器的应用]; TN929.5 [移动通信];
学科分类号
080202 ; 080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ;
摘要
针对无线传感器网络定位的基本功能问题。提出一种将PSO算法和BP神经网络相结合对RSSI在测距阶段测得的距离数据进行优化的算法。该算法将PSO算法作为BP神经网络的学习算法,缩短了BP神经网络的训练时间,并加快算法的收敛速度。通过仿真,定位精度较其他算法得到了明显提高,最高可达27.3%。
引用
收藏
页码:56 / 58+62 +62
页数:4
相关论文
共 8 条
[1]   DV-Hop无线网络定位算法研究 [J].
胡华鹏 ;
胡方明 ;
周惇 ;
张钊 .
电子科技, 2013, 26 (11) :7-9
[2]   基于BP神经网络的距离损耗模型室内定位算法研究 [J].
石晓伟 ;
张会清 ;
邓贵华 .
计算机测量与控制, 2012, (07) :1944-1947
[3]  
粒子群算法的基本理论及其改进研究[D]. 刘建华.中南大学. 2009
[4]  
粒子群优化算法及其在神经网络中的应用[D]. 李博.大连理工大学. 2005
[5]  
智能无线传感器网络原理与应用[M]. 科学出版社 , 吴成东, 2012
[6]  
人工神经网络基础[M]. 哈尔滨工程大学出版社 , 丁士圻, 2008
[7]  
神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计[M]. 清华大学出版社 , 周开利, 2005
[8]   A fast learning algorithm for training feedforward neural networks [J].
Goel, Ashok Kumar ;
Saxena, Suresh C. ;
Bhanot, Surekha .
INTERNATIONAL JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE, 2006, 37 (10) :709-722