基于PSO-BP算法的无线传感器网络定位优化

来源：电讯技术杂志2017年第2期北京时间：

作者：卞国龙,黄海松,王安忆,于凯华

单位：(贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室，贵阳 550025;中国海洋大学 工程学院，山东 青岛 266100;国网山东省电力公司潍坊供电公司，山东 潍坊 261021)

摘要：在研究现有定位算法的基础上，针对基于接收信号强度指示(RSSI)定位模型中的参数易受环境影响等问题，提出了一种新型的粒子群优化(PSO)算法与后向传播（BP）神经网络相结合的算法。BP网络算法权值的修正依赖于非线性梯度值，易形成局部极值，同时学习次数较多，需先通过粒子群算法进行优化。为了提高定位精度，首先采用速度常量法滤波处理，然后通过改进的混合优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化，并分析算法的性能。试验中隐层节点个数采用试错法，从12到19变化，以确定合适数目。实验结果表明，与一般加权算法和传统BP算法相比，改进的混合优化算法可大幅改善测距误差对定位误差的影响，同时可使25 m内最小定位误差小于0.27m

关键词：无线传感器网络；定位算法；测量误差；BP神经网络；粒子群优化；路径损耗模型；

基金资助：贵州省科技支撑计划(黔科合GZ字\[2015\]3034);国家自然科学基金资助项目(51475097)；国家科技支撑计划(2014BAH05F01)；贵州省科技基金项目(黔科合J字\[2015\]2043);贵州省基础研究重大专项(黔科合JZ字\[2014\]2001)