本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) + 節(jié)點(diǎn)定位��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2014年11期

【摘要】：機(jī)器學(xué)習(xí)是利用經(jīng)驗(yàn)來改善自身性能的一種學(xué)習(xí)方法,而支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種新模式,在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別等方面有著其特有的優(yōu)勢(shì).基于支持向量機(jī)的節(jié)點(diǎn)定位算法利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特性,實(shí)現(xiàn)無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位.其基本思路是將網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分為若干個(gè)等分的小格,每一小格代表機(jī)器學(xué)習(xí)算法中一個(gè)確定的類別,機(jī)器學(xué)習(xí)算法在學(xué)習(xí)了已知的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的類別后,對(duì)未知節(jié)點(diǎn)所處位置進(jìn)行分類,從而進(jìn)一步確定未知節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo).仿真實(shí)驗(yàn)表明,"一對(duì)一"節(jié)點(diǎn)定位算法有較高的定位精度,對(duì)測(cè)距誤差的容忍性較好,同時(shí)對(duì)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的比例要求并不高,比較適合用于信標(biāo)節(jié)點(diǎn)稀疏的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中;而"決策樹"節(jié)點(diǎn)定位算法受覆蓋空洞的影響并不大,比較適合應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)分布不均勻或者存在覆蓋空洞的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中.
[Abstract]:Machine learning is a learning method using experience to improve its performance. As a new model in machine learning, support vector machine (SVM) has its unique advantages in solving small samples, nonlinear and high dimensional pattern recognition. The node localization algorithm based on support vector machine (SVM) realizes node localization in wireless sensor networks by using the characteristics of machine learning algorithm. The basic idea of the algorithm is to divide the network region into a number of equally divided cubes, each of which represents a certain category in the machine learning algorithm, and the machine learning algorithm after learning the categories corresponding to the known beacon nodes. The location of unknown nodes is classified to determine the coordinates of unknown nodes. The simulation results show that the "one-to-one" node localization algorithm has higher localization accuracy, better tolerance to ranging errors, and less requirement for the proportion of beacon nodes, so it is more suitable for the sparse network environment of beacon nodes. The "decision tree" node location algorithm is not greatly affected by the coverage hole, so it is more suitable to be used in the network environment where the node distribution is not uniform or the overlay hole exists.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61379023) 浙江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(LY12F02036) 浙江省科技計(jì)劃基金項(xiàng)目(2011C21014)
【分類號(hào)】：TP181;TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2016018