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An Efficient 3D Localization Algorithm for Mobile Target Nodes Utilizing Enhanced Adaptive Butterfly Optimization
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AI
DOI：10.1002/dac.70230.png)
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摘要
En 中文
精确定位是无线传感器网络（WSN）应用的基础，尤其是在三维环境中。3D定位的复杂性随着成本和资源效率的约束而增加。本文介绍了一种创新概念，利用虚拟锚节点的投影进行3D定位，采用单个静态锚节点和多个可移动目标节点。当可移动目标节点进入锚节点（AN）的工作范围时，六个虚拟锚节点会以锚节点与目标节点之间的分离距离为相同径向距离进行战略投影。从这些投影中，基于与锚节点和可移动未知节点的空间接近度，精心选择三个虚拟锚节点，从而满足在三维框架内准确计算目标节点空间坐标所需的最小四个锚节点的必要条件。本研究采用改进的自适应蝴蝶优化算法（EABOA）以更高精度定位传感器，展示了其在3D环境中的有效性。比较分析表明，EABOA在精度和收敛速度方面优于其他技术。该方案适用于包括灾难管理、工业自动化和环境监测在内的广泛领域。该研究为3D WSN定位提供了一种可扩展且成本有效的解决方案。
Keyword:
EABOA
Localization
Optimization
sensor nodes
Wireless Sensor Network
期刊
IF:
1.8
论文数:
458
被引数:
3.7K
机构
引用论文
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