典型文献
基于ISSA-GRNN的无线传感器网络定位优化算法
文献摘要：
为了减少无线传感器网络(WSN)节点在传统方法上的定位误差,增强定位的准确度,提出了一种融合改进的麻雀搜索算法和广义回归神经网络(ISSA-GRNN)的节点定位优化算法.首先,对普通DV-Hop算法和Centroid定位算法的节点信息分别优化,利用加权优化思想和节点信号强度修正DV-Hop算法的跳距与Centroid算法的质心.然后将修正后的跳距、质心特征和节点其他特征相融合,作为GRNN的输入向量进行训练.为了解决网络调节参数随机设置的问题,通过ISSA改进网络参数,并得到未知节点的最优预测位置.仿真结果表明,与其他优化算法相比,该算法平均定位误差较小,定位精度得以提升.
文献关键词：
无线传感器网络;节点定位;加权优化;广义回归神经网络;麻雀搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
王家威;薛亚辉;魏子尧
作者机构：
焦作大学 信息工程学院,河南 焦作454000;中国石油大学(华东)控制科学与工程学院,山东 青岛266580
文献出处：
引用格式：
[1]王家威;薛亚辉;魏子尧-.基于ISSA-GRNN的无线传感器网络定位优化算法)[J].齐鲁工业大学学报,2022(06):21-27
A类：
B类：
ISSA,GRNN,无线传感器网络,网络定位,WSN,增强定位,改进的麻雀搜索算法,广义回归神经网络,节点定位,DV,Hop,Centroid,定位算法,节点信息,加权优化,优化思想,信号强度,跳距,质心,进网,网络参数,测位,平均定位误差,定位精度
AB值：
0.317461
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