本文關(guān)鍵詞：線(xiàn)性回歸在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位中的應(yīng)用研究　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2014年07期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：為了充分利用錨節(jié)點(diǎn)之間的信息以及提高基于跳數(shù)的定位算法精度,提出基于線(xiàn)性回歸的兩種算法LRDH(Linear Regression DV-HOP)和MMLR(Min and Max Linear Regression).該算法利用線(xiàn)性回歸分析的方法,對(duì)錨節(jié)之間跳數(shù)和距離信息建立線(xiàn)性回歸模型來(lái)計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的距離,并將計(jì)算結(jié)果運(yùn)用到全網(wǎng)的定位中.仿真結(jié)果表明,LRDH算法和MMLR算法定位精度都優(yōu)于DV-HOP算法,特別是MMLR算法比DV-HOP算法定位精度有大幅的提高.
[Abstract]:In order to make full use of the information between anchor nodes and improve the accuracy of localization algorithm based on hops. Two algorithms based on linear regression, LRDH(Linear Regression DV-HOPand MMLR (. Min and Max Linear Regression. The algorithm uses linear regression analysis. A linear regression model is established to calculate the distance between unknown nodes and anchor nodes based on the information of hops and distances between anchor nodes, and the results are applied to the location of the whole network. The simulation results show that. The localization accuracy of LRDH algorithm and MMLR algorithm is better than that of DV-HOP algorithm, especially that of MMLR algorithm is much higher than that of DV-HOP algorithm.
【作者單位】： 華南師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61102065)資助 廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2012J4100119)資助 廣州市珠江科技新星專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(2011J2200083)資助 廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(2011B090400520)資助 廣東省自然(S2012040010974)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言最近幾年,無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的廣闊應(yīng)用前景受到了全世界的關(guān)注,特別是微電子機(jī)械系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)的出現(xiàn),使人類(lèi)可以制造出更加微型化、智能化的無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)[1].無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)通常被用于進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害、野外野生動(dòng)物的監(jiān)測(cè),戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)收集以及物體追蹤等.無(wú)線(xiàn)傳感器的位置信

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 楊e，

本文編號(hào)：1412550