Komplex geografisk miljö medför enorma utmaningar för att få information om lokalisering i underjordiska kolgruvor. Sekventensbaserad lokalisering är en enkel metod; utan att beräkna avståndet under positioneringsstadiet i realtid använder denna metod den mottagna signalstyrkasindikationen matchad grad mellan okänd nod och regioner för att lokalisera. Emellertid, sekvens-baserad lokalisering har en stor fråga om dålig marginal noder lokalisering. Sequence-centroid lokalisering bidrar till att förbättra denna fråga, men platsen fel på gränsen till hela området är otillfredsställande också. I denna artikel föreslås en förbättrad sekvensbaserad lokaliseringsmetod som är integrerad med kvantuppfostrad partikelsvärmoptimering, eftersom kvantuppfostrad partikelsvärmoptimering gör gott bruk av sökprestandan hos global optimal lösning. I vår simulering anser vi att ZigBee-enheter kan användas för att bygga trådlösa sensornätverk och lokalisera personalplats. Resultaten visar att den förbättrade sekvensbaserade lokaliseringsalgoritmen ger jämförbar noggrannhet än sekvensbaserad lokalisering. Creative Commons CC-BY: Denna artikel distribueras enligt villkoren i Creative Commons Attribution 3.0 Licens
Till exempel användes original QPSO för att förbättra sekvensbaserad lokalisering för underjordisk kolgruva REF.
Improved sequence-based localization applied in coal mine
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}