基于人工神经网络的无线传感器定位算法

发布时间：2018-01-13 14:45

  本文关键词：基于人工神经网络的无线传感器定位算法　出处：《计算机测量与控制》2014年02期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：在无线传感器网络定位中,距离向量-跳数(DV-Hop)算法定位误差较大;为了提高定位准确性,结合径向基函数(RBF)神经网络与节点跳数理论,提出RBF-Hop的定位算法;该算法中需要随机生成虚拟节点以满足神经网络的训练,此算法为首先对距离各锚节点均较近的优先定位节点进行定位,然后将已经定位的节点作为下一轮定位的锚节点,循环定位直至所有未知节点定位出来;仿真实验表明,在同样的节点分布下,RBF-Hop比DV-Hop算法的平均定位误差降低29.11%;在锚节点比例、通信半径不同等情况下,RBF-Hop比DV-hop算法的定位精度有了明显的提高。
[Abstract]:In the localization of wireless sensor networks, the distance vector-hops (DV-Hopp) algorithm has a large localization error. In order to improve the accuracy of location, combining the radial basis function (RBF) neural network with the nodal hops theory, the location algorithm of RBF-Hop is proposed. The algorithm needs to generate the virtual nodes randomly to meet the training of neural networks. This algorithm is the first to locate the priority location nodes which are close to each anchor node. Then, the nodes that have been located are used as anchor nodes of the next round of positioning, and all unknown nodes are positioned circularly until all the unknown nodes are located. Simulation results show that the average positioning error of RBF-Hop is 29.11% lower than that of DV-Hop under the same node distribution. The positioning accuracy of RBF-Hop is significantly improved than that of DV-hop under the condition of different communication radius and anchor node ratio.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;大秦铁路股份有限公司;
【分类号】：TP183;TP212.91
【正文快照】： 0引言无线传感器网络(WSN)是由部署在监测区域内大量的廉价的微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息并发送给观察者[1]。而定位技术是WSN功能实现的关键技术之一。根据定位过程

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1419315