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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种分布式传感器目标定位方法、装置和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115955656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211591237.2，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权一种分布式传感器目标定位方法、装置和存储介质是由陈伟能;陈泰佑;龚月姣设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式传感器目标定位方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式传感器目标定位方法、装置和存储介质，其中方法包括：获取传感器的节点信息；采用含自适应通信间隔调整机制的双向学习粒子群优化框架和外部学习粒子更新策略，对节点信息进行优化处理：每个节点进行一次或多次的内部学习；邻居节点互相通信，且传递当前种群解；对节点进行一次外部学习；如果种群收敛，则结束优化；否则，根据适应值的变化自适应地调整通信间隔，并继续进行下一轮的学习。本发明通过分布式粒子群优化框架和外部学习策略，将粒子群优化算法应用在分布式优化问题中，平衡种群探索性和系统共识性，有效地提升了算法的优化表现，又保证了系统的共识性。本发明可广泛应用于无线传感器网络目标定位技术领域。

本发明授权一种分布式传感器目标定位方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式传感器目标定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取传感器的节点信息；其中，所述节点信息包括位置信息和路由信息； 采用含自适应通信间隔调整机制的双向学习粒子群优化框架和外部学习粒子更新策略，对节点信息进行优化处理： 每个节点进行一次或多次的内部学习；邻居节点互相通信，且传递当前种群解； 对节点进行一次外部学习；如果种群收敛，则结束优化；否则，根据适应值的变化自适应地调整通信间隔，并继续进行下一轮的学习； 其中，所述外部学习粒子更新策略，用于协同不同节点优化全局目标； 所述采用含自适应通信间隔调整机制的双向学习粒子群优化框架和外部学习粒子更新策略，对节点信息进行优化处理，包括： A1、在每个传感器节点中随机初始化种群pi；初始化适应值档案Di∈Rn，初始化通信间隔k＝k0，初始化最佳适应值bf＝inf；通过泛洪机制初始化路由表R； A2、为内部学习选择学习对象，每个个体从自己当前的节点内选择两个粒子作为学习对象； A3、进行内部学习，更新粒子的速度和位置； A4、更新粒子的适应值； A5、如果已经进行了预设次数内部学习，进行步骤A6；否则返回步骤A2； A6、将当前种群的解{xi,1,xi,2,…,xi,m}发送给邻居节点，并接收邻居节点发送的种群解 A7、进行外部学习，更新粒子的速度和位置； A8、依据路由表，更新适应值档案Dii，将Di发送给邻居节点，并接受邻居节点发送的适应值档案Dj； A9、如果那么更新最佳适应值bf，进行步骤A11；否则，进行步骤 A10； A10、如果最佳适应值bf连续预设次数没有得到更新，则降低通信间隔k＝k-1； A11、如果种群已收敛，则结束程序；否则，进入步骤A2。

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