ISSN1006－7167CN31－1707/TＲESEAＲCHANDEXPLOＲATIONINLABOＲATOＲY第41卷第12期Vol．41No．122022年12月Dec．2022DOI:10．19927/j．cnki．syyt．2022．12．027基于改进GA-PSO算法的三维WSN气体源定位研究黄浪尘，许诺，张诚(湖南工业大学电气与信息工程学院，湖南株洲412007)摘要:在三维空间针对不同风场下采用无线传感器网络(WSN)定位泄漏气体源问题，提出一种基于风场特征与bounding-box方法的改进遗传-粒子群(GA-PSO)算法。利用bounding-box方法对粒子群搜索空间进行优化处理，减少GA-PSO算法随机搜索产生的无效运算;根据气体湍流扩散模型模拟不同风场特征下气体浓度分布，提出风速修正权重，提高GA-PSO算法搜索目的性。在不同三维风场下将改进GA-PSO算法与多种气体源定位算法进行对比，仿真结果表明，改进GA-PSO算法得到的定位点在无风条件下的平均相对误差为2．66%，有风条件下的平均相对误差为2．84%，定位准确度普遍优于常规算法。关键词:无线传感器网络;改进GA-PSO算法;气体源定位;三维风场特征;气体湍流扩散模型中图分类号:TP391文献标志码:A文章编号:1006－7167(2022)12－0138－06Ｒesearchon3DWSNGasSourceLocationBasedonImprovedGA-PSOAlgorithmHUANGLangchen，XUNuo，ZHANGCheng(SchoolofElectricalandInformationEngineering，HunanUniversityofTechnology，Zhuzhou412007，Hunan，China)Abstract:Animprovedgeneticparticleswarmoptimization(GA-PSO)algorithmbasedonwindfieldcharacteristicsandboundingboxmethodisproposedtolocatetheleakagegassourceusingwirelesssensornetwork(WSN)in3-dimensionalspace．Theboundingboxmethodisusedtooptimizetheparticleswarmoptimizationsearchspace，andtoreducetheinvalidoperationcausedbyrandomsearchofGA-PSOalgorithm．Accordingtothegasturbulencediffusionmodel，thegasconcentrationdistributionunderdifferentwindfieldcharacteristicsissimulated，andthewindspeedcorrectionweightisproposedtoimprovethesearchpurposeofGA-PSOalgorithm．TheimprovedGA-PSOalgorithmiscomparedwithavarietyofgassourcelocationalgorithmsunderdifferent3-dimensionalwindfields．ThesimulationresultsshowthattheaveragerelativeerrorofthelocationpointoftheimprovedGA-PSOalgorithmis2.66%underwindlessconditionsand2.84%underwindyconditions．Thelocationaccuracyisgenerallybettert...
