一种基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究

一种新型无线传感器网络中的节点定位技术研究随着无线传感器网络技术的发展，人们对于节点定位技术的需求也越来越高。

在许多应用领域中，无线传感器网络中的节点定位技术都扮演着非常重要的角色。

比如说，在农业领域中，无线传感器网络可以监测土壤湿度、温度等环境参数，从而实现精准灌溉、施肥等操作。

在智能家居中，无线传感器网络可以控制温度、光线等，提高家居的舒适度。

无论是在哪个领域，节点定位技术都是无线传感器网络技术的核心和基础，因此，研究一种新型无线传感器网络中的节点定位技术是非常有必要的。

在传统的无线传感器网络中，节点定位技术通常采用三边定位、距离测量等方法，但是这些方法存在诸多限制。

首先，这种方法需要传感器节点通过信号强度、信噪比等参数进行距离估算，估算出的结果容易受到环境影响，容易产生误差。

其次，如果节点密度不足，距离测量方法也会出现问题；而如果节点密度过高，则会导致能量消耗过大。

综上所述，这些方法在应用中存在一定的局限性。

为了克服这些局限性，人们开始探索新型的节点定位技术。

其中，一种最为常见的方法就是利用节点的相对位置信息进行定位。

这种方法不需要测量距离，仅需要获取节点之间的相对位置信息，即可进行定位。

这种方法不仅能够有效消除环境因素的干扰，还可以在节点密度不高的情况下进行定位。

因此，这种方法在无线传感器网络中的应用也越来越广泛。

在新型无线传感器网络中，节点定位技术更是得到了进一步的发展和应用。

一种最为常见的方法就是利用粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法进行节点定位。

这些算法不需要事先知道节点的初始位置，可以通过不断迭代优化得到最佳解，从而实现节点定位。

这种方法的优点在于，不需要附加的设备和成本，定位的精度也相对较高。

但是，这种方法也存在一定的缺陷，比如算法的复杂度较高，需要大量的计算资源；而且也容易受到噪声的干扰。

除了智能算法，人们还探索了一种新型的节点定位技术，称为“超宽带节点定位技术”。

这种技术可以直接通过信号强度测量传播时间差来估算距离，从而实现定位。

基于遗传算法的无线传感网节点定位技术研究无线传感网（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由许多分布式的无线传感器节点组成的网络，具有广泛的应用前景。

其中的一个核心问题是如何实现节点的定位，这对于许多应用场景来说是很重要的。

基于遗传算法的无线传感网节点定位技术是一种有效的解决方案。

一、无线传感网节点定位技术的意义和挑战无线传感网节点定位技术是实现无线传感网的重要技术之一，其意义在于实现无线传感器节点的空间感知和位置感知，为无线传感网的许多应用提供了数学基础和理论支持。

常用的无线传感网节点定位方法主要有GPS定位、基于信号强度的定位和基于距离的定位等。

然而，在无线传感网节点定位过程中，受到许多因素的影响，包括节点的自身技术限制、环境的复杂性、信号的干扰和误差等，这为节点的准确定位带来了很大的挑战。

因此，需要采用一种高效、准确的定位技术来提高节点的定位精度和可靠性。

二、基于遗传算法的无线传感网节点定位技术原理遗传算法是模仿生物进化过程的计算方法，它通过不断的迭代和优化，寻求一个最优解。

基于遗传算法的无线传感网节点定位技术就是利用遗传算法的搜索优化能力，优化节点定位的数学模型，最终得到节点的位置信息。

其主要步骤如下：1.构建适应度函数：首先，需要根据实际的节点定位问题，构建一个适应度函数，用来衡量每组节点位置的优劣程度。

适应度函数一般以节点之间的距离误差为主要考虑因素。

2.种群初始化：随机生成初始种群，即一组位置组合，作为遗传算法的初始种群。

3.选择操作：利用适应度函数对种群进行评估和筛选，选出优秀的“基因”进行交叉和变异操作，产生新的优秀的后代。

4.交叉操作：以一定概率对选出的优秀“基因”进行交叉操作，产生新的个体，可能包含了父母亲的优秀基因。

5.变异操作：以一定概率对新产生的个体进行变异操作，引入新的随机变量，使新个体具有更大的可能性去探索更优的解。

6.重复步骤3-5，直到找到满足条件的最优解。

基于遗传算法的无线传感器网络定位算法研究与实现摘要在无线传感器网络中，定位系统在目标监测与跟踪、物流管理、智能交通、基于位置信息的路由等许多应用中起着至关重要的作用。

无线传感器网络中节点位置信息很重要，要实现定位就需要定位算法。

文章主要介绍了基于遗传算法的无线传感器网络定位典型的节点定位算法、实现方法以及现有文献对其的改进和不足。

关键词无线传感器网络，节点定位，典型算法Abstract In wireless sensor networks, positioning system in target monitoring and tracking, logistics management, intelligent transportation, based on location information in many applications such as routing plays a vital role. Node location information is very important in wireless sensor networks, to achieve localization requires positioning algorithm. This paper mainly introduces the node localization algorithm, genetic algorithm is a typical wireless sensor network implementation method and the existing literature on improvement and deficiencies based on.key word Wireless sensor networks , node localization , ypical algorithm 1 引言随着科学技术的发展，无线传感器网络的应用已经越来越广。

基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种将传感器节点通过无线通信方式连接形成的网络体系，可以用于实现对大范围的环境、目标或特定状况的监听、监测和控制，被广泛应用于农业、工业、安全、医疗等众多领域。

在无线传感器网络中，节点部署优化是一个重要的问题，它涉及到网络能源消耗、网络响应速度、网络稳定性等方面的问题。

传统的无线传感器网络节点部署通常采用人工选择节点位置的方式，但是这种方式存在以下问题：首先，人工选择节点位置需要大量的人力、物力和时间成本，这在大规模部署的场景下几乎不可行；其次，人类思考方式受到其认知能力的限制，难以准确预测网络的性能，这会导致节点部署方案存在一定的局限性。

为了解决传统节点部署方式的问题，研究者们引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决节点部署的优化问题。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，它通过模拟进化过程中的自然选择、交叉和变异等步骤来寻找最优解，具有全局搜索、自适应搜索等特点。

使用遗传算法进行无线传感器网络节点部署，主要包括以下步骤：（1）编码初始种群：将每个节点的位置编码成遗传算法能处理的二进制串，以此构造种群。

（2）适应度评价：以节点的覆盖范围和网络连通度为优化目标，利用数学模型计算出各个个体的适应度值。

（3）选择操作：采用轮盘赌选择、竞技选择等机制，按照适应度大小选择优秀的个体进入下一代。

（4）交叉操作：对选中的个体进行交叉运算，生成新的后代个体。

（5）变异操作：在新生个体中随机选择某些位进行变异，增加种群的多样性。

（6）更新种群：使用新的个体替代部分原来的个体，更新种群。

（7）判断终止条件：根据指定的终止准则，判断是否达到了终止条件，如果没有，返回第（2）步；如果达到，输出最优解。

在实现无线传感器网络节点部署优化时，遗传算法可用于优化节点布置、协调路由、网络构建等方面，可以使节点覆盖范围更广、网络性能更稳定，提高了无线传感器网络的适应性和灵活性，适用于更广范围的应用场景。

2017年软 件2017, V ol. 38, No. 1基金项目: 国家自然科学基金支持(No.51275285)作者简介: 李杰(1991-)，男，硕士研究生，主要研究方向为无线传感器网络和嵌入式系统设计。

李振波，男，副教授，致力于研究微驱动器的结构设计与控制，微机器人结构设计与控制等。

通讯联系人: 陈佳品，男，教授，主要从事智能微系统及其信息处理的研究。

一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的无线传感器网络定位算法李 杰，李振波，陈佳品(上海交通大学电子信息与电气工程学院薄膜与微细技术教育部重点实验室，上海 200240)摘 要: 无线传感器网络技术应用广泛，而大多数应用依赖于节点定位，本文提出了一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的节点定位算法，遗传算法采用实数编码，利用线性交叉和非均匀变异算子进行搜索，在遗传算法搜索结果的基础上，利用改进的蚁群算法进行进一步搜索，蚁群算法采用MMAS 算法，根据遗传算法搜索结果产生初始吸引强度分布，之后应用精英策略比较混合算法产生的新个体与父代种群，保留较优个体为新一代种群。

仿真结果表明，混合算法的定位精度优于dv-hop, 遗传算法等传统定位算法，算法收敛性也优于遗传算法和蚁群算法，该混合算法汲取了两种算法的优点，时间效率高，定位精度高，收敛速度快，是一种优秀的无线传感器网络定位算法。

关键词: 无线传感器网络；遗传算法；蚁群算法；锚节点；距离中图分类号: TN929.5 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2017.01.003本文著录格式：李杰，李振波，陈佳品. 一种基于遗传算法与蚁群算法混合算法的无线传感器网络定位算法[J]. 软件，2017，38（1）：11-15A Hybrid Algorithm Based on Genetic Algorithm and Ant ColonyAlgorithm for Wireless Network LocationLI Jie, LI Zhen-bo, CHEN Jia-pin(Key Lab. of Thin Film and Microfabrication of the Ministry of Education, School of Electronics, Informationand Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, CHN )【Abstract 】: Wireless sensor network technology is widely used, and most applications rely on node localization. In this paper, a hybrid algorithm based on genetic algorithm and ant colony algorithm is proposed. The genetic algorithm uses real-coded, linear and non-uniform mutation operator.Based on the search results of genetic algorithm, an improved ant colony algorithm is used to search further. The ant colony algorithm uses MMAS algorithm to generate the initial at-traction intensity distribution according to the genetic algorithm search result, and then applies the elite strategy to compare the new individuals and parental population, and the individuals with better fitness were the new generation. The simulation results show that localization precision of the hybrid algorithm is better than the traditional localization algorithm such as dv-hop and genetic algorithm, and the convergence of the algorithm is better than that of the genetic algorithm and ant colony algorithm. The hybrid algorithm has the advantages of two algorithms, High positioning ac-curacy, fast convergence speed, is an excellent wireless sensor network localization algorithm.【Key words 】: Wireless sensor networks; Genetic algorithm; Ant colony algorithm; Anchor node; Distance0 引言[1]微机电系统（MEMS ）、计算机、通信技术的巨大进步带动了大规模分布式无线传感器网络的发展，WSN 技术广泛应用于国防、环境、医疗和商业等领域，如今，WSN 已成为21世纪最受瞩目的技术之一。

基于遗传算法的无线传感器网络节点自身定位算法研究无线传感器网络作为一种新兴技术,在工农业、城市管理、抢险救灾等许多领域都有重要的科研价值和应用前景,是目前学术界研究的热点问题之一。

其中,传感器节点的定位问题是无线传感器网络中的一个基本和关键问题。

论文首先概述了无线传感器网络定位算法的研究现状。

然后,介绍了定位算法的理论基础,包括定位算法的基本原理、分类和性能评价。

在此基础上,分四类对典型的定位算法进行了讨论。

由于定位问题本质上是一个最优化问题,论文重点对基于优化算法—遗传算法(GA, GeneticAlgorithm)、模拟退火算法(SimulatedAnnealingAlgorithm,SA)、进化策略(ES, Evolution Strategies)和差分进化算法(Differential Evolution, DE)的四个定位算法进行了介绍,详细叙述了每个算法的伪代码或步骤,对各自的优点与不足作了较全面的总结。

在分析其问题产生原因的基础上,给出了两个相应的解决方案。

一是针对以上四个定位算法的适应度函数会导致算法定位精度低且复杂度高的问题,适应度函数中使用带有权值因子的距离未知节点最近的三个锚节点的信息。

一方面,使用距离未知节点最近的三个锚节点信息能减少算法复杂度且精度较高,另一方面,由于测距误差随着节点间跳数的增大而增大,使用与未知节点到锚节点跳数成反比的权值因子能适当减少测距误差的影响,因而可以提高定位精度;二是对GA和SA 进行了深入分析,针对GA具有较强的全局搜索性能但容易产生“早熟收敛”现象而陷入局部最优解和SA具有摆脱局部最优解的能力但进化速度慢的问题,提出在GA的选择策略中引入SA的Metropolis接受准则得到优化算法GSA,这样可以改进种群的多样性,避免GA陷入局部最优解。

最后,将GSA应用于无线传感器网络的定位问题得到定位算法GSAL(Geneticand Simulated Annealing Algorithm Localization),用Matlab进行了仿真实验。

基于遗传算法的WSN节点定位技术引言：无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，这些节点可以进行数据采集、处理和传输。

节点定位是WSN中的一个重要问题，它可以帮助我们准确地获得节点位置信息，进而实现许多应用，例如环境监测、目标追踪等。

传统的节点定位技术通常需要大量的计算和通信开销，而且对网络的可扩展性有一定的限制。

为了解决这些问题，基于遗传算法的节点定位技术应运而生。

一、遗传算法简介遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的算法。

它从基因组中编码的候选解集合中最优解。

遗传算法通过模拟自然界的选择、变异和交叉等操作，来不断优化当前解，并寻找全局最优解。

在WSN节点定位问题中，我们可以将每个节点的位置编码为一个个体，通过遗传算法来优化节点位置的精确度。

二、基于遗传算法的WSN节点定位流程1.初始化种群：首先，我们需要随机生成一组初始解，并将其编码为基因组。

这些初始解可以是节点位置的随机值。

2.适应度计算：根据节点的位置和距离信息，我们可以计算每个个体的适应度。

适应度值表示节点位置解的好坏程度。

3.选择操作：根据适应度值，我们可以使用选择算子来选择较优的解作为下一代的父代。

选择算子通常根据适应度值来确定概率并选择解。

4.交叉操作：交叉操作模拟自然界中的遗传交换过程。

在WSN节点定位问题中，我们可以通过选择两个父代节点的位置信息，并进行位置交换，生成新的解。

5.变异操作：变异操作用于增加解空间的多样性以避免陷入局部最优解。

在WSN节点定位问题中，我们可以通过对节点位置进行微小的变化来生成新的解。

6.更新种群：通过选择、交叉和变异操作，我们生成了新的解，并用它们替换原有的种群。

7.收敛判断：在每一代迭代过程中，我们需要检查算法是否收敛。

一般通过定义迭代次数或者适应度值的改变来进行判断。

8.终止条件：算法终止的条件通常是达到指定的迭代次数或者适应度值改变很小或不再变化。

基于遗传算法的无线传感网精确定位方法徐彤阳【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】基于以未知节点为中心的散射体圆盘模型，通过测量电波到达时间和电波达到角信息，对未知节点及其周围的散射体进行初步估计，然后通过反算得出估计的距离值，选取含较小NLOS误差的TOA测量值组，进行数值修正处理，并建立以未知节点为变量的似然函数，最后利用遗传算法对此非线性似然函数寻优求解得到未知节点坐标。

计算机仿真结果表明，所提定位方法能有效地抑制NLOS误差，较传统定位方法提高了定位精度，且鲁棒性较好。

%One localization method based on the genetic algorithm is proposed in the Unknown Node-oriented Disk of Scatterers Model(UN-DSM)environments for wireless sensor networks. Firstly, the method uses the TOA(Time Of Arrival)and AOA(Angle Of Arrival)measurement information to estimate the positions of scatterers which located in the areas around the estimated node. Secondly, it selects the TOA information sets which consider existing less errors and performs parameters’value modification. Then the math function is built after the value modification. Finally, it solves the non-linear function by genetic algorithm to get the position of the unknown node. Simulation results show that the pro-posed location method can restrain NLOS error effectively, and has better location accuracy than the traditional location methods with good robustness.【总页数】4页(P17-20)【作者】徐彤阳【作者单位】山西财经大学信息管理学院，太原 030006【正文语种】中文【中图分类】TP393.1【相关文献】1.基于测距的无线传感网络定位方法 [J], 张惠丽2.基于射频识别和无线传感网融合技术的仓储定位方法研究 [J], 王绍丹;王宜怀;刘锴3.基于量子遗传算法的运输车辆无线传感网络定位技术研究 [J], 柏小三4.基于量子遗传算法的运输车辆无线传感网络定位技术研究 [J], 柏小三;5.基于无线传感网络的电网电压暂降故障节点定位优化方法 [J], 唐美霞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于遗传算法WSN节点定位算法研究基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）节点定位算法是一种基于生物进化的优化算法，通过模拟生物体进化过程中的选择、交叉和变异等基因操作来寻找最优解。

本文将对基于遗传算法的WSN节点定位算法进行研究。

在WSN中，节点定位是重要的基础任务之一，它是通过利用节点之间的距离和位置信息，估计出所有节点的位置。

节点定位有助于WSN中的任务分配、数据处理、资源管理等方面。

传统的WSN节点定位方法，如距离、角度、配对测量等方法，具有计算复杂度高、节点能耗大等缺点。

基于遗传算法的节点定位方法可以克服传统方法的这些缺点。

基于遗传算法的WSN节点定位算法主要分为三个步骤：编码、选择和进化。

首先，需要将WSN中的节点位置信息进行编码，例如二进制编码或浮点数编码。

接下来，通过选择操作，优选那些适应度较高的个体，即较好的节点位置组合。

然后，通过交叉和变异操作，生成新的节点位置组合，并经过一定的迭代次数，逐步逼近最优解。

在基于遗传算法的WSN节点定位算法中，需要定义适应度函数来评估每个节点位置组合的好坏程度。

适应度函数一般考虑节点之间的距离误差和定位误差，以及能耗和通信效率等因素。

通过适应度函数的评估，可以确定每个节点位置组合的优劣，并进行选择操作。

在选择操作中，可以采用轮盘赌选择、竞争选择等方法，根据节点位置组合的适应度值来确定选择的概率。

适应度值较高的节点位置组合更容易被选择，进而参与交叉和变异操作。

交叉操作模拟了遗传过程中的基因组合，通过基因互换，产生新的节点位置组合。

变异操作则模拟了遗传过程中的基因突变，通过改变节点位置的值，引入新的个体。

基于遗传算法的WSN节点定位算法具有一定的优点。

首先，它可以在不知道节点具体位置的情况下，通过较少的数据获取节点位置信息。

其次，基于遗传算法的节点定位方法具有一定的自适应性和鲁棒性，能够适应不同的节点密度和网络拓扑结构。

基于遗传算法的无线传感器网络节点定位技术研究近年来，随着无线传感器网络技术的发展，其在环境感知、智能控制、安防监测等领域都有着广泛的应用。

在这些应用场景中，无线传感器节点的定位是非常关键的，因为节点的位置信息对于数据采集、信息处理、系统运行等方面都有着至关重要的影响。

传统的定位方法主要依赖于距离测量技术，如全球定位系统（GPS）或基于测距仪的方法。

但是这些方法存在着一些局限性，比如在室内环境或复杂的电磁干扰下会失效，或者需要先前的建模和预先设置等。

因此，对节点定位的研究一直是无线传感器网络领域的热点问题之一。

遗传算法是一种用于求解最优化问题的强大工具，其主要模拟了进化论中的自然选择过程，通过选择、交叉和突变等操作来在解空间中寻找最优解。

这种算法具有全局搜索能力、自适应性和鲁棒性等优点，因此也被广泛应用于优化问题的求解中，如图像处理、机器学习、物流优化等领域。

基于遗传算法的无线传感器节点定位技术是近年来研究的热点之一。

其主要思路是通过节点间的距离和信号强度等信息，将节点的坐标参数视为解空间中的遗传编码，并通过遗传算法来搜索最优解。

这种方法不需要任何先前的建模或设置，且对于室内环境或其他电磁干扰都有着很好的适应性。

具体来说，基于遗传算法的无线传感器节点定位技术主要分为两个步骤：节点部署和定位求解。

节点部署是指将一定数量的无线传感器节点部署在待测定区域中，并建立节点间的连通性关系。

这个过程可以采用多种手段实现，如手动部署、自组织网络等。

定位求解是指在节点部署完成后，通过采样多个节点之间的距离和信号强度等信息，计算出每个节点的位置信息。

这个过程中，遗传算法则被用于搜索最优解，其中节点坐标参数被视为遗传编码，适应度函数则是衡量解的质量的指标。

在实际应用中，基于遗传算法的无线传感器节点定位技术已经得到了广泛的应用。

它在洪水监测、火灾监测、室内定位等方面发挥了重要作用，在实现高精度定位的同时，也能够降低设备成本、提高系统可靠性和鲁棒性。

基于改进的遗传算法的无线传感器网络位置优化研究无线传感技术的发展，使得传感器节点小型化，具备一定计算和通信的能力，可以广泛应用于环境监测、智能家具、安防监控、自组织网络等领域。

在这些应用场景中，无线传感器节点的位置优化是一个重要的问题，可以有效提高系统的性能。

然而，由于环境因素和人为因素的干扰，无线传感器节点的位置需要进行优化研究。

目前，对于无线传感器网络的位置优化研究，已经出现了多种算法模型。

其中，遗传算法是一种较为成熟的优化算法模型，可以用于解决一些NP难问题，如TSP旅行商问题、图着色问题等。

因此，本文将探讨一种基于改进的遗传算法的无线传感器网络位置优化的研究。

一、基于遗传算法的位置优化方法遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索算法，具有自适应、鲁棒性强等优点。

其基本思想是通过遗传操作，不断迭代优化目标函数，最终得到全局最优解。

在无线传感器网络中，遗传算法的应用主要是通过改变节点的位置，来优化网络的性能指标。

例如，可以通过调整节点之间的距离、簇头节点的位置等，来优化网络的能源消耗、传输效率等指标。

具体地，遗传算法的基本流程如下：1. 初始化种群2. 计算适应度函数3. 选择操作4. 交叉操作5. 变异操作6. 判断终止条件7. 输出结果其中，适应度函数是指计算一个个体的适应度值，反映个体在解空间中的质量。

选择操作是指根据适应度函数对个体进行选择，保留有优秀适应度的个体作为父代。

交叉操作是指将两个父代合并生成子代，以期子代具有优良的遗传特征。

变异操作是指对子代进行变异操作，以期子代更为多样化。

二、改进的遗传算法优化方法然而，传统的遗传算法模型在无线传感器网络位置优化问题中存在不足之处。

一方面，传统的遗传算法采用随机的选择操作，可能会导致遗传携带信息失真，影响了算法的收敛性和稳定性。

另一方面，传统的遗传算法在变异操作中缺乏有效的策略，导致算法容易陷入局部最优解而无法更新。

因此，需要针对无线传感器网络位置优化问题，进行改进的遗传算法优化方法。

无线传感器网络节点定位优化算法研究近年来，随着科技的迅速发展，人们对于无线传感器网络的运用也越来越广泛。

无线传感器网络是指由大量的无线传感器节点组成的网络，能够完成环境监测、目标跟踪、安全防护等多种任务。

其中，无线传感器网络节点定位就是一个非常重要的问题，因为节点定位的精度和准确性直接关系到整个系统的性能。

目前，无线传感器网络节点定位优化算法已经成为了研究的热点之一。

因为传感器网络节点的分布位置多种多样，对于节点的精准定位任务要求非常高。

而且，由于节点的布置位置和数量都是有限制和变化的，必须采用先进的算法和技术手段来实现节点的定位和优化。

因此，本文主要从无线传感器网络节点定位优化算法的角度来进行探讨和研究，旨在为相关领域的研究者们提供一些优秀的参考和指导。

一、背景介绍与问题阐述无线传感器网络是由大量的无线传感器节点组成的网络，可以自动组网和通讯传输。

这种网络已经广泛应用于环境监测、军事安全、工业控制等多个领域，并且具备低成本、低功耗、可扩展等优势。

在无线传感器网络中，节点定位任务是非常重要的一项工作，因为节点的定位位置可以为后续的数据采集、目标跟踪和控制等任务提供依据和基础。

然而，由于传感器节点的数量和分布位置的多样化，传感器网络的节点定位存在着一些问题。

例如，节点的分布位置不均匀，导致某些区域的覆盖缺乏；节点定位精度不高，可能导致一些节点的坐标误差较大，从而影响后续数据采集和处理的准确性等等。

因此，如何优化无线传感器网络节点的定位问题已经成为了研究者们关注的焦点。

二、无线传感器网络节点定位优化算法研究进展在无线传感器网络节点定位优化算法的研究中，已经涌现出了很多的优秀算法和技术手段。

例如，基于全局优化策略的算法、基于粒子群算法的算法、基于遗传算法的算法等等。

这些算法都具有不同的特点和适用范围，可以根据实际应用场景和需求选择合适的算法。

其中，基于全局优化策略的算法又分为多项式拟合和几何模型两种方法。

基于遗传算法的无线传感器网络定位研究邹茜黄伟摘要：随着现代社会的发展进步，无线传感器网络的发展也十分迅猛，尤其是随着信息技术、科学技术和互联网技术的发展进步，无线传感器网络在人们生活和生产中的使用也是越来越普遍，但是由于无线传感器网络节点自身定位方面是存在着一些问题，因此本文主要是以遗传算法为基础，提出了无线传感器网络定位的新算法，希望通过本文的探究可以为无线传感器网络定位提供高一些建议和借鉴。

关键词：无线传感器网络节点定位遗传算法TP301.6 ：A ：1672-3791（2018）02（a）-0023-02随着现代社会科学技术和信息技术的发展进步，无线传感器网络在人们生活和生产中的应用是越来越普遍的，无线传感器网络在现代社会的发展也十分迅速，无线传感网络的出现其实并不久远，而是在20世纪兴起的一种现代技术。

无线传感网络和技术在现代社会的应用十分普遍，不仅是应用在军事领域、工业领域，而且还应用在农业领域，在人们的生活和生产中发挥着重要的作用，有着巨大的使用价值和使用前途，并且由于这方面的发展前景十分广泛，在许多国家的应用也是比较广泛的，尤其是进入21世纪以来，无线传感器网络已经成为现代社会发展中公认的新兴的、前沿的研究热点和研究重点，并且还被人们认为是当今世界发展中具有巨大影响的技术之一。

1 无线传感器网络概述现代社会，无线传感网络的发展十分迅速，无线传感网络主要是由大量的无线传感器的节点所组成的，并且这些传感器节点都是被随机放置在相关的位置，所以对于相关位置的具体位置是很难进行确定的。

虽然随着社会经济的不断发展以及信息技术和科学技术的发展进步，我们可以用GPS定位系统来对每个节点的具体位置进行确定，但是我们使用GPS定位系统来精确每个节点的位置成本是比较高的，而且并不是所有的GPS定位系统是可以应用在无线传感器网络中的，是不能广泛使用。

而且现在我们使用的无线传感器网络的定位算法主要是根据少量的已知位置以及一些可靠的节点通信来对整个的网络的节点位置来进行估算的。