作者：何涛,包亮强,赵长财 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2017年第11期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2017110410 DOC编号：DOCCGQJ2017110419 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对无线传感器网络(WSNs)节点定位的问题，提出了一种通过构建粒子群机制的量子神经网络模型优化距离矢量跳跃(DV-HOP)的定位算法(PSO-QNN)，根据传统DV-HOP所得到的平均距离和实测节点距离构建量子神经网络模型，并通过粒子群算法对平均距离进行训练，从而得到较优平均值，实现了对DV-HOP算法的优化。算法缩短了传统人工神经网络的训练时间，并且加快了收敛速度。仿真结果表明：与传统DV-HOP算法相比，所提出的PSO-QNN算法能够减少约20%的定位误差，定位精度显著提高。

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