基于改进的鲸鱼优化迭代算法的水下传感器网络节点定位方法

• Published in: 华南师范大学学报（自然科学版） Vol. 56; no. 2; pp. 119 - 128
• Main Authors: 向丹, 翟晨凯, 林利彬, 何登玉, 王惠华, 高攀, 邱海洋
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 广东技术师范大学自动化学院,广州 510665%广东技术师范大学自动化学院,广州 510665%广州大学机械与电气工程学院,广州 510006%广东技术师范大学电子信息学院,广州 510665%广东技术师范大学工业中心,广州 510665%广州航海学院船舶与海洋工程学院,广州 510725 2024; 广州航海学院信息与通信工程学院,广州 510725
• Subjects: 鲸鱼优化; Newton itera-tive algorithm; 三维节点定位; whale optimization; underwater wireless sensor network; 水下无线传感器网络; 牛顿迭代算法; three-dimensional node location
• ISSN: 1000-5463
• DOI: 10.6054/j.jscnun.2024030

TN929.3%TP212.9; 针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了 一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI).该算法首先使用牛顿迭代算法对节点距离远近关系建立对应法则,并利用目标位置估计值和修正因子为改进的鲸鱼优化算法提供动态搜索区域;其次,建立以测量误差为权重的适应度函数作为判断基准,采用改进的鲸鱼优化算法进行迭代求解,以获得最优解;最后,利用定位方程得到网络节点位置.为了验证IWONI算法的性能,将IWONI算法与时间差定位算法(TDOA-CHAN、TDOA-Taylor)、测距定位算法(最小二乘法、高斯牛顿迭代法)和牛顿迭代算法进行定位误差、收敛性能和定位成功率对比实验,并验证了节点数量对定位精度的影响.实验结果表明:(1)IWONI算法的定位误差和收敛速度明显优于其他对比算法.(2)IWONI算法在测量噪声大时的定位成功率高达92％,明显优于其他对比算法.(3)在通信半径不变的情况下,选择5～7个传感器节点可以在IWONI算法中实现定位精度与成本开销的平衡.