基于警戒机制与沙猫群优化的WSN定位算法

作     者：余修武 刘胤昊 李登峰 张可 刘永 

作者机构：南华大学资源环境与安全工程学院 深圳大学物理与光电工程学院 

出 版 物：《华中科技大学学报(自然科学版)》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 12[管理学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0810[工学-信息与通信工程] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 080202[工学-机械电子工程] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081001[工学-通信与信息系统] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：湖南省自然科学基金项目(2024JJ5338) 国家自然科学基金项目(11875164) 

主　　题：无线传感器网络 定位算法 沙猫群优化算法 麻雀警戒机制 信号强度指示 

摘      要：为了提高无线传感器网络定位算法的精确度，利用改进的沙猫群算法优化基于信号强度指示的定位算法(LISCSO)。首先，利用Tent混沌映射优化初始种群，丰富种群多样性；其次，令平衡参数非线性化并引入麻雀警戒机制，提高算法寻优能力；然后，结合高斯和柯西变异的优势，避免陷入局部最优；最后，构建目标函数，利用改进的沙猫群优化算法(ISCSO)进行寻优，计算定位结果。仿真结果表明，ISCSO的初始种群分布更为均匀，为后续寻优建立了基础优势；在多种类型测试函数下具有良好的寻优效果；保持环境参数相同，在不同锚节点数下，LISCSO算法相较于对比算法定位误差降低了16.76%，25.91%，31.36%和12.76%，在不同通信半径下，定位误差降低了14.75%、19.52%、28.30%和11.29%，在不同噪声标准差下，定位误差降低了41.18%，25.93%、45.95%和20.11%，证明LISCSO算法具有更准确的定位结果。