【摘 要】
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针对大规模无线传感器网络中目标跟踪时的节点选择问题,为了满足跟踪精度和实时性的要求,提出了一种自适应二进制灰狼优化算法,用于求解基于条件后验克拉美-罗下界构建的节点
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,上海第二工业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61701295)
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针对大规模无线传感器网络中目标跟踪时的节点选择问题,为了满足跟踪精度和实时性的要求,提出了一种自适应二进制灰狼优化算法,用于求解基于条件后验克拉美-罗下界构建的节点选择优化模型。该算法采用非线性动态自适应收敛因子,同时引入基于V型函数的位置更新原则。仿真结果表明,该算法能够有效完成目标跟踪的节点选择任务,与二进制灰狼算法和二进制粒子群算法对比,自适应二进制灰狼算法在搜索能力和收敛速度上有更好的表现,能够在满足跟踪精度的同时有效提高跟踪的实时性。
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