垂直交点APIT定位改进算法

针对APIT算法存在的问题,提出了一种新的判断未知节点位置的方法。首先选择3个任意组合的锚节点,通过任意一个锚节点对另外两个锚节点所在直线作垂线得到垂直交点,通过比较这个锚节点到交点的距离和它与未知节点的距离的关系,初步判断未知节点位置,同时,通过加权质心定位算法得到未知节点的精确估计值。Matlab仿真结果表明,改进后的算法相比较经典APIT算法在定位精度上有了很大提高。     

一种改进型ROCRSSI算法——IROCRSSIGC算法

为了提高传感器网络节点的定位精度和定位覆盖率,减少传感器网络的搭建成本,比较APIT算法和ROCRSSI算法,显示ROCRSSI算法更优越。然后提出一种改进型的ROCRSSI算法,将其命名为IROCRSSIGC算法。通过MATLAB仿真分析,显示改进后的IROCRSSIGC算法和ROCRSSI算法相比,各项性能都有了很大的提高。     

基于IAPIT的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络的应用领域涵盖军事、医疗、环保以及交通等。由于涉及到体积、功率和成本一些因素的限制,现在流行的全球定位的系统和无线传感器网络的节点定位并不配套。所以,探讨符合无线传感器网络的定位算法有着广泛的实际应用价值和非常重要的理论价值。研究了无线传感器网络中IAPIT的定位算法,就不一样的节点通信半径和锚节点比例,仿真比较探讨APIT算法和IAPIT算法的性能。从实验可以看出,IAPIT算法和APIT算法比较,大大增加了定位覆盖率。无线传感器网络的定位精度基本能够满足应用的需求。     

基于APIT和TSE算法的混合定位方法

讨论了距离无关的近似三角形内点测试(APIT)算法和基于信号到达时间差(TDOA)的泰勒级数展开算法(TSE)的优缺点,并在此基础上提出了利用两者进行混合定位.仿真的结果表明该混合定位方法能有效提高定位精度.     

WSN 基于节点位置相对关系定位的数学属性研究

为解决无线传感器网络基于位置相对关系进行定位算法中, 定位精度过度依赖信标节点密度问题, 通过3 种非测距定位算法、质心算法、APIT (Approximate Point in Triangulation)算法及AIGS (Annulus Intersection andGrid Scan)算法的原理研究, 给出了信标节点密度与定位精度和能耗之间的数学关系, 并提出基于迭代的改进算法。3 种算法定位精度正比于信标节点密度, 算法能耗正比于信标节点密度, 在同一个监测区域, 信标节点比例相同情况下, AIGS 算法定位精度最高, 质心算法定位精度最低。当信标节点稀疏时, 将部分未知节点通过质心算法转化为信标节点迭代算法, 在较低信标节点比例条件下提升3 种算法定位精度。     

APIT技术在目标定位中的应用

提出了在无线传感器网络中目标定位与节点定位采用同一种技术——APIT技术,即以三角形内的点近似定位算法来对未知节点和目标进行定位,这种算法仅需要少量通信和简单计算,同时还具有良好的扩展性,从而为进一步的研究提供了一个可行的思路.     

基于RSSI值的定位算法分析与改进

本文在对比测距方法的基础上了,介绍了RSSI测距的原理,分析了APIT算法在平面直道类型区域定位中的不足,并提出IAPIT算法。采用直道分布模型处理参考节点的分布,保证未知节点运动轨迹始终在某两个参考节点区间内,从而在定位算法上使定位算法简单,易实现。研究表明IAPIT算法复杂度低,定位精度有很强的伸缩性,定位过程中对节点连通度要求低。     

基于BQPSO的无线传感器网络节点调度算法

在多目标跟踪中,要求无线传感器网络在满足跟踪精度的前提下,最大限度地降低对传感器资源的使用。基于这一目的,适当选择节点避免共线度过高,并采用APIT实现精确定位,同时考虑跟踪簇总能耗设计节点调度目标函数,采用二进制量子粒子群优化算法解决传感器资源冲突问题。仿真结果表明:虽然基于BQPSO的节点调度算法比基于PSO的节点调度算法在能耗上增加了17.47%,但定位精度可以提高31.84%。算法在提高定位精度的同时最大限度地降低了对资源的使用,有效延长了无线传感器网络的工作寿命。     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

LZW压缩算法的改进及其参数优化分析

采用数据压缩技术可以有效地提高数据的传输率。针对LZW字典压缩算法，提出了新的改进方案。主要根据待压缩文件新进输入字符的相关性进行LRU表项淘汰及对阈值判断操作进行了改进，并对改进算法中出现的3个参数进行了单参数优化分析。最后对改进算法和原有2种算法的最终压缩比进行了比较，实验结果表明，改进算法的压缩比优于原有2种算法。     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

一个集中分布式资源搜索算法的改进

本文介绍了一个集中分布式资源搜索算法由近及远算法的改进算法,并分析了改进算法的性能,证实了改进算法比原来的由近及远算法有较小的通信量。     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

1种基于复合形法的改进遗传算法

提出了1种基于复合形法的改进遗传算法,分析该算法与遗传算法相结合的思想和流程;通过算法测试函数Rosenbrock测试改进的算法;通过与常规算法的对比,验证该传算法的优越性,并将该算法应用到一种间歇反应器的温度优化问题中.该算法可为常规的单目标或多目标优化问题提供借鉴.     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

一种改进的引入修正矩阵的波束赋行算法

提出了一种改进的引入修正矩阵的波束赋行算法.改进的算法在原有的多波束赋行算法(GOB算法)的基础上,通过引入修正矩阵,纠正业务波束在扇区边缘的指向偏差.理论分析和仿真结果表明改进的算法相比原算法提高了业务波束在扇区边缘的指向准确度,对系统性能有一定的提升.