人工蜂群优化神经网络提升无线传感器节点定位精度

本文主要探讨了一种创新的无线传感器节点定位方法，即人工蜂群优化神经网络在室内定位中的应用。研究背景是在无线传感器网络中，为了提升定位性能，作者们提出了一种结合了人工智能和机器学习的定位算法。论文首先通过测量三个锚节点（Anchor Nodes）与待定位传感器节点之间的距离参数，这是定位过程的基础数据来源。 人工蜂群优化算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC）被用于处理和预测测距误差，这是一种模仿蜜蜂觅食行为的搜索优化算法，以其高效寻优和全局搜索特性而著称。ABC通过模拟蜂群的行为，能够找到最优解，减少定位过程中的误差。神经网络作为辅助工具，被用来构建模型，其非线性映射能力和自适应学习能力有助于处理复杂的无线环境和动态变化的信号特征。 定位过程中，根据ABC优化得到的测距误差信息，算法会确定相应的权重，这有助于调整各个锚节点信息的重要性，从而提高定位精度。接着，三边定位算法（Trilateration）被进一步应用，这是一种基于多点定位原理，利用至少三个已知位置的节点来计算未知节点位置的方法，通常能显著提升定位的精确性和稳定性。 实验部分，作者采用仿真实验验证了这种算法的有效性和实用性。结果显示，人工蜂群优化神经网络的无线传感器节点定位算法在提高定位精度、加快定位速度以及增强实时性方面表现出色。它适用于对定位精度有较高要求的室内环境，如智能家居、工业监控或物联网应用中。 关键词：室内定位、无线传感器网络、人工蜂群优化算法、神经网络、锚节点、仿真实验，这些词汇揭示了论文的核心关注点，以及其在相关领域的研究价值和贡献。此外，论文还引用了标准的期刊信息，包括出版年份、卷号、期号、作者、基金支持、作者简介和引用格式，以及DOI（Digital Object Identifier），这些都是学术交流的重要组成部分，确保了研究成果的可追踪性和同行评审的质量。