作者：李鹏,陈桂芬,胡文韬 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06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2019060110 DOC编号：DOCCGJS2019060119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对无线传感器网络(WSN)节点定位精度不足的问题，提出一种改进鸡群算法与典型定位模型相结合的ICSO(Improve Chicken Swarm Optimization)算法。首先，提出基于pareto距离分级的分类算法，优化鸡群算法种群比例；然后，在母鸡位置公式中引入随机游走策略，增大搜索范围；最后，将净能量增益引入小鸡的位置公式，进一步提高定位精度。仿真结果表明，ICSO与改进后的粒子群算法(MPSO)和鸡群算法(BIDCSO)相比，在参考节点比例、节点密度、通信半径和定位区域面积等方面的平均定位精度分别提高了19.2%、22.1%、12.1%、8.5%和6%、10.5%、4.4%、4.7%。实验结果表明，ICSO算法能够有效提高定位精度。

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