基于最小二乘優(yōu)化的加權(quán)DV-Hop改進(jìn)算法
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更多相關(guān)文章: DV-Hop 加權(quán) 全球定位系統(tǒng)(GPS)定位誤差 最小二乘法 二次曲線
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)DV-Hop算法定位精度差的問(wèn)題,加權(quán)DV-Hop算法優(yōu)化了待計(jì)算節(jié)點(diǎn)的平均單跳距離。在存在GPS定位誤差的情況下,對(duì)加權(quán)DV-Hop算法進(jìn)行了改進(jìn),利用最小二乘法優(yōu)化全網(wǎng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的平均單跳距離,利用二次曲線算法代替三邊測(cè)量法。隨機(jī)單次仿真的平均定位誤差較傳統(tǒng)算法降低13.01%,較加權(quán)DV-Hop算法降低8.94%,重復(fù)實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果同樣表明算法精度、穩(wěn)定性有顯著提高。
【作者單位】: 寧夏大學(xué)物理電氣信息學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61162020)
【分類號(hào)】:TP212.9;TN929.5
【正文快照】: 1引言無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法的研究,對(duì)未知區(qū)域感知、工業(yè)生產(chǎn)監(jiān)控等問(wèn)題具有重要的指導(dǎo)意義[1]。算法依據(jù)定位流程中是否應(yīng)用到測(cè)距設(shè)備分成兩類,基于測(cè)距[2-3]以及無(wú)需測(cè)距[4-5]。無(wú)需測(cè)距的定位算法,無(wú)須距離、角度以及時(shí)間的信息,根據(jù)傳感網(wǎng)絡(luò)固有的屬性進(jìn)行定位。前一類
【參考文獻(xiàn)】
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2 李輝;熊盛武;劉毅;段鵬飛;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)DV-HOP定位算法的改進(jìn)[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年12期
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7 李云飛;江明;婁柯;葛愿;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中DV-Hop定位算法的改進(jìn)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年03期
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【共引文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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2 徐向華;高學(xué)勇;萬(wàn)健;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中故障容忍的事件定位算法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年03期
3 劉新新;周小佳;閆斌;;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于能量檢測(cè)的定位研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年06期
4 楊寧;史儀凱;袁小慶;黃磊;;SimpliciTI網(wǎng)絡(luò)頻率捷變機(jī)制的研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年12期
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7 吳曉平;談士力;胡軍國(guó);;基于殘差修正法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2012年07期
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9 趙亞濤;王玉寶;;一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)非均勻分布節(jié)點(diǎn)定位算法[J];傳感器與微系統(tǒng);2010年08期
10 馮立波;黃婷;羅桂蘭;;一種用于森林防火的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法[J];傳感器與微系統(tǒng);2011年05期
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條
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2 馬冠一;范江濤;;GNSS隨機(jī)定位誤差分析[A];第五屆中國(guó)衛(wèi)星導(dǎo)航學(xué)術(shù)年會(huì)論文集-S8 衛(wèi)星導(dǎo)航模型與方法[C];2014年
3 Zhang Yu-ting;Tan Zhi;;Optimization of Least-squares Localization Algorithm in WSN[A];第26屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2014年
4 李長(zhǎng)云;趙培哲;曾鈺;;智能電網(wǎng)中無(wú)線節(jié)點(diǎn)DV-HOP定位算法的改進(jìn)[A];第26屆中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集[C];2014年
中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條
1 王偉;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)研究[D];太原理工大學(xué);2011年
2 薛亮;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中位置信息獲取與路由算法研究[D];燕山大學(xué);2012年
3 鐘智;具有移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法和數(shù)據(jù)收集協(xié)議研究[D];中南大學(xué);2012年
4 相衛(wèi)華;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)三維節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)的研究[D];太原理工大學(xué);2012年
5 詹杰;無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)定位與追蹤技術(shù)及其安全策略研究[D];湖南大學(xué);2011年
6 鄭明才;最小跳數(shù)路由無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)若干問(wèn)題研究[D];湖南大學(xué);2010年
7 鄧彬偉;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)非測(cè)距和光帶輔助定位研究[D];華中師范大學(xué);2011年
8 龐麗莉;無(wú)線網(wǎng)絡(luò)儀器的時(shí)鐘同步、定位及數(shù)據(jù)安全存儲(chǔ)算法研究[D];吉林大學(xué);2013年
中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 張金奮;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位服務(wù)質(zhì)量保證機(jī)制研究[D];武漢理工大學(xué);2011年
2 崔永強(qiáng);基于OMNeT++的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位方法研究[D];武漢理工大學(xué);2011年
3 劉新新;無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于能量檢測(cè)的定位技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2011年
4 王晶;基于動(dòng)態(tài)簇機(jī)制的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)跟蹤方法研究[D];山東大學(xué);2011年
5 趙飛;基于RSSI的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究[D];南京郵電大學(xué);2011年
6 張中華;基于RSSI校正的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)質(zhì)心定位算法[D];山東大學(xué);2011年
7 姜琰俊;Ad-Hoc網(wǎng)絡(luò)一種改進(jìn)的DV-Hop定位算法[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年
8 沈廣利;基于ZigBee礦井無(wú)線定位系統(tǒng)[D];黑龍江大學(xué);2011年
9 趙基瑋;基于ZigBee技術(shù)的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D];廣西大學(xué);2011年
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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
1 袁正午;梁均軍;;基于虛擬力的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)多跳定位算法[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期
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7 劉少?gòu)?qiáng);龐新苗;樊曉平;鐘智;;一種有效提高節(jié)點(diǎn)定位精度的改進(jìn)DV-Hop算法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2010年08期
8 文舉;金建勛;袁海;;一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)四邊測(cè)距定位算法[J];傳感器與微系統(tǒng);2008年05期
9 楊元喜;;關(guān)于“新的點(diǎn)位誤差度量”的討論[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2009年03期
10 李建文;李作虎;周巍;斯順杰;;衛(wèi)星導(dǎo)航中幾何精度衰減因子最小值分析及應(yīng)用[J];測(cè)繪學(xué)報(bào);2011年S1期
【相似文獻(xiàn)】
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1 肖偉;全惠云;;具有調(diào)和特性的蟻群改進(jìn)算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2005年34期
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10 許廣林;劉念祖;馮嘉禮;劉永昌;;掘客投票算法的屬性論方法[J];智能系統(tǒng)學(xué)報(bào);2009年02期
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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1 單美靜;求解非線性實(shí)代數(shù)系統(tǒng)的混合算法研究[D];華東師范大學(xué);2008年
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4 陳俊波;頻繁閉合項(xiàng)集挖掘算法及應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2009年
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4 田婧;蟻群算法在電廠過(guò)熱汽溫控制中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2011年
5 常健;K-Means算法的一種GPU實(shí)現(xiàn)[D];吉林大學(xué);2012年
6 萬(wàn)軍;加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與改進(jìn)[D];廣西大學(xué);2013年
7 武燕;粒子群改進(jìn)算法及在混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用研究[D];景德鎮(zhèn)陶瓷學(xué)院;2014年
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9 毛嘉莉;聚類K-means算法及并行化研究[D];重慶大學(xué);2003年
10 王永;基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的相關(guān)技術(shù)研究[D];安徽大學(xué);2011年
,本文編號(hào):1206009
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