【摘要】：針對一些面積較大、節(jié)點分布密度過低的實際應用場景中,由于節(jié)點間距離測量誤差過大而導致定位算法結果精度較低的問題,提出一種根據(jù)各鄰居節(jié)點相關信息劃分為若干個局部網(wǎng)絡塊的節(jié)點定位算法.該算法首先將無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點定位技術與機器學習領域中的降維方法相結合;然后根據(jù)節(jié)點間的距離越近,測量精度越高的規(guī)則及在一定通信半徑內的各鄰居節(jié)點相關信息共建網(wǎng)絡塊;最后將網(wǎng)絡塊組建成全局坐標系,利用全局構建以及錨節(jié)點的具體信息映射出各節(jié)點的坐標.仿真實驗結果表明,該算法較其他節(jié)點定位算法在節(jié)點定位精度方面表現(xiàn)更優(yōu).
[Abstract]:In some practical applications where the area is large and the distribution density of nodes is too low, the accuracy of the localization algorithm is low due to the error of measuring distance between nodes. A node localization algorithm is proposed, which is divided into several local network blocks according to the related information of each neighbor node. Firstly, the algorithm combines the node localization technology of wireless sensor network with the dimensionality reduction method in the field of machine learning. Then, according to the rules of higher measurement precision and the information of each neighbor node in a certain communication radius, the network block is constructed according to the closer the distance between the nodes. Finally, the network block is constructed into a global coordinate system, and the coordinates of each node are mapped by using the global construction and the specific information of the anchor node. The simulation results show that the proposed algorithm is better than other nodal localization algorithms in the accuracy of node localization.
【作者單位】： 武昌理工學院信息工程學院;
【基金】：湖北省教育廳科學技術研究項目(批準號:B2014132)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

【參考文獻】

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