基于HSPPSO-TLBO混合优化算法的室内无线传感器网络高精度定位研究

为解决无线传感器网络(WSNs)部署中定位精度与成本控制的矛盾，研究人员创新性地提出HSPPSO-TLBO混合算法。该研究通过融合分层结构多态粒子群优化(HSPPSO)和教与学优化(TLBO)，利用接收信号强度指示(RSSI)构建测距模型，显著降低均方距离误差(MSRE)。仿真显示该算法在定位误差、成功率和时效性等指标上均优于现有方法，为室内定位提供了高性价比解决方案。

　　

提升室内无线传感器网络(WSNs)的定位精度一直是领域内的重要挑战。这项研究提出了一种创新的混合优化算法HSPPSO-TLBO，巧妙结合了分层结构多态粒子群优化(Hierarchical Structure Poly Particle Swarm Optimization, HSPPSO)和教与学优化(Teaching–Learning-Based Optimization, TLBO)两大技术。

研究团队采用接收信号强度指示(RSSI)技术计算节点间距离，通过最小化均方距离误差(Mean Squared Range Error, MSRE)来优化定位精度。TLBO算法强大的全局搜索能力与HSPPSO出色的局部搜索特性形成完美互补，有效避免了算法陷入局部最优的困境。这种混合策略不仅实现简单，更充分发挥了RSSI技术零成本的独特优势。

实验数据令人振奋：与现有各类元启发式优化算法相比，HSPPSO-TLBO在定位误差、定位成功率和运算效率等关键指标上均展现出显著优势。该成果为室内环境中的精准定位提供了高效可靠的新方案，特别是在医疗监护、智能家居等对定位精度要求严苛的应用场景中具有重要价值。