【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,大部分節(jié)點硬件配置低,缺少自定位能力的問題,提出一種基于K最近鄰分類的分布式算法LKNN。將定位問題轉(zhuǎn)換成為分類問題,根據(jù)信標(biāo)節(jié)點的位置信息和相距跳數(shù)計算節(jié)點間的相似度,利用K最近鄰(KNN)二分分類橫縱坐標(biāo),確定未知節(jié)點的坐標(biāo),經(jīng)過質(zhì)點彈簧算法MSO進(jìn)一步優(yōu)化節(jié)點的估計位置。仿真研究表明,LKNN算法定位過程中,K最近鄰算法分類準(zhǔn)確度高,質(zhì)點彈簧算法可以改善邊界效應(yīng),提高邊緣區(qū)域節(jié)點的定位精度。相比于DV-Hop算法,LKNN定位效果更為理想,尤其是在C形隨機(jī)分布的不規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中,平均誤差和誤差的標(biāo)準(zhǔn)差減小20%~50%。進(jìn)一步實驗結(jié)果驗證了LKNN算法的有效性和實用性。
[Abstract]:Aiming at the problem of low hardware configuration and lack of self-localization ability of most nodes in wireless sensor networks, a distributed algorithm LKNN. based on K-nearest neighbor classification is proposed. The localization problem is transformed into a classification problem. According to the location information of the beacon nodes and the number of hops, the similarity between the nodes is calculated, and the coordinates of unknown nodes are determined by using the K-nearest neighbor (KNN) sub-class vertical coordinate. The estimated position of nodes is further optimized by mass spring algorithm MSO. The simulation results show that the LKNN algorithm has high classification accuracy and the mass spring algorithm can improve the boundary effect and the location accuracy of the nodes in the edge region. Compared with the DV-Hop algorithm, the localization effect of LKNN is more ideal, especially in the irregular network with C-shape random distribution, the average error and the standard deviation of the error are reduced by 20% and 50%. Further experimental results demonstrate the effectiveness and practicability of the LKNN algorithm.
【作者單位】： 重慶大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家工信部2011年物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展專項資金 國家科技重大專項(2011BAJ03B13) 重慶市科委自然科學(xué)基金(cstc2012jja40037)資助項目
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【共引文獻(xiàn)】

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10 謝宇博;劉剛;王俊;于亮亮;;基于PDA的溫室環(huán)境信息管理系統(tǒng)的研究與開發(fā)[A];中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會2011年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

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6 余e，

本文編號：2238757