果蝇优化算法解决噪声环境下RSSI定位：高效精准定位策略

本文研究关注的是无线传感器网络中在噪声环境下，利用接收信号强度指示(RSSI)进行节点定位的问题。RSSI是一种常见的无线通信技术，因其成本低、计算简便，被广泛用于终端定位。然而，由于RSSI值易受环境因素影响，导致测量数据存在较大误差，这在定位未知节点时成为挑战。 为了克服这一问题，研究者将传统的RSSI定位模型转化为非约束期望值规划模型，旨在设计一种更有效的定位算法。具体而言，他们采用了果蝇优化算法，这是一种模拟生物群体行为的搜索算法，尤其是以果蝇觅食行为为灵感。该算法创新地将果蝇群分成多个子群，并引入了混合变异策略，这有助于在随机环境中更有效地搜索最优解，从而提高定位的收敛速度和精度。 研究中，作者将果蝇优化算法应用到RSSI定位场景中，通过对信号强度数据进行噪声处理和优化，减少了定位误差。与传统方法如距离校正法和曲线拟合法相比，果蝇优化算法显示出更快的收敛速度和更高的定位精度。例如，任维政的DDLA算法虽然能有效减小测量噪声，但本文的果蝇优化算法在保持这一优点的同时，进一步提升了定位的准确性。 贵州大学的大数据与信息工程学院的研究团队，由郝娟、张著洪和涂歆合作，他们在贵阳进行了这项研究。他们的工作不仅具有理论价值，也具有实际应用意义，特别是在军事、环境监测、智能家居和医疗设备等领域，对于提升无线传感器网络的定位性能具有重要的推动作用。 总结来说，这篇论文深入探讨了如何通过果蝇优化算法解决噪声环境中的RSSI定位问题，提供了一种高效且精确的定位方案，为无线通信领域的定位技术发展做出了贡献。