【摘要】：由于子區(qū)域分割粒度的限制,基于階次序列的定位算法(Sequence-based localization,SBL)存在邊緣區(qū)域節(jié)點(diǎn)定位誤差較大和不能保證平均定位誤差性能的問題。針對(duì)這些問題,提出了一種基于SBL和APIT的混合定位算法,利用APIT信標(biāo)三角形切割SBL算法子區(qū)域,減小子區(qū)域面積,實(shí)現(xiàn)了分割粒度的細(xì)化。通過預(yù)先進(jìn)行系統(tǒng)訓(xùn)練,優(yōu)化了混合算法的加權(quán)系數(shù),進(jìn)一步提升了算法的定位精度。仿真結(jié)果表明,相比于原算法,所提出的混合算法有效地提升了邊界區(qū)域節(jié)點(diǎn)的定位精度,其平均定位誤差降低了17.9%,使基于階次序列的定位算法的定位精度得到了有效改善。
[Abstract]:Due to the limitation of the granularity of sub-region segmentation, the localization algorithm based on order sequence (Sequence-based localization,SBL) has some problems such as large localization error in edge region and no guarantee of average location error performance. In order to solve these problems, a hybrid localization algorithm based on SBL and APIT is proposed. The APIT beacon triangle is used to cut the SBL algorithm region, reduce the area of the small area, and realize the refinement of the segmentation granularity. Through systematic training in advance, the weighted coefficients of the hybrid algorithm are optimized, and the positioning accuracy of the algorithm is further improved. The simulation results show that compared with the original algorithm, the proposed hybrid algorithm can effectively improve the localization accuracy of the boundary region nodes, and its average positioning error is reduced by 17.9%. The positioning accuracy of the algorithm based on order sequence is improved effectively.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家“十二五”科技支撐計(jì)劃課題項(xiàng)目(2013BAK06B03) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51474015)
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：2464393