基于文化-改進(jìn)量子粒子群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聲源定位算法.pdf

1、近年來,隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的興起,聲源定位技術(shù)繼上個(gè)世紀(jì)30年代以后再次引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注。根據(jù)對(duì)聲信號(hào)測(cè)量物理量的不同,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)聲源定位方式分為三類:基于信號(hào)到達(dá)時(shí)間差的定位方法(TDOA)、基于信號(hào)到達(dá)方向角的定位方法(DOA)、基于聲音能量強(qiáng)度的定位方法(RSS)。RSS與TDOA相比不需要對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)作精準(zhǔn)的時(shí)間同步,與DOA相比其適用的范圍更廣,而且算法的復(fù)雜度和成本都比較低。因此本文針對(duì)基于聲音能量強(qiáng)度的定位方法進(jìn)行

2、了研究。
　　 為了在保證定位精度的前提下提高定位效率,本文采用最大似然估計(jì)法作為聲源定位的基本方法。通過分析現(xiàn)有的一些全局搜索算法的優(yōu)缺點(diǎn),選擇尋優(yōu)性能較好的量子群算法作為基本的算法,并針對(duì)該算法存在的缺陷進(jìn)行改進(jìn),提出改進(jìn)量子粒子群算法(IQPSO)。為了進(jìn)一步改善算法的全局搜索能力、提高收斂速度,于是利用文化算法的雙重演化機(jī)制,將改進(jìn)的量子粒子群算法納入文化算法框架作為下層空間的進(jìn)化算法,同時(shí)利用選擇、交叉、變異操作對(duì)上層

3、空間的群體進(jìn)行進(jìn)化,最終形成本文提出的文化-改進(jìn)量子粒子群算法(C-IQPSO)。
　　 在定位過程中,根據(jù)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)測(cè)得的能量值對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選,選出能量值較大的節(jié)點(diǎn)參與聲源定位。然后利用C-IQPSO算法對(duì)似然函數(shù)的極值問題進(jìn)行求解,從而對(duì)聲源定位。
　　 仿真實(shí)驗(yàn)中,首先用標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)對(duì)C-IQPSO算法進(jìn)行檢測(cè),結(jié)果顯示在搜索性能和收斂性能上較粒子群算法(PSO)、量子粒子群算法(QPSO)、粒子群-序貫