作者：刘伟,李卓,杨晓斐,杨丽燕 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2019年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2019050200 DOC编号：DOCCGJS2019050209 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 目前，无线传感器网络节点定位算法的研究主要集中在二维空间，对三维定位算法的研究较少。如果将现有的二维定位算法扩展到三维，一些算法很难扩展，另外一些算法虽然可以扩展，但扩展后由于维数的增加，计算复杂度太大。为此，结合粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)和混合复杂进化算法SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona)的优点，提出了两个无线传感器网络节点三维定位算法SCE-PSO1和SCE-PSO2。这两个算法保持了PSO算法收敛速度快，受问题维数影响小的优点，同时采用了SCE-UA算法中的洗牌策略，增加了粒子的多样性，改善了PSO算法中的早熟现象，提高了节点定位精度。两个算法的不同在于粒子的速度更新公式，与SCE-PSO1算法相比，SCE-PSO2算法中粒子的速度更新公式增加了各复合形之间的信息共享，因此，SCE-PSO2算法的性能要优于SCE-PSO1算法。仿真分析证明，与原始的PSO算法和SCE-UA算法相比，SCE-PSO1和SCE-PSO2算法具有更.....。

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