基于典型相关回归的多跳非测距定位方法

发布时间：2018-05-07 07:17

  本文选题：无线传感器网络 + 非测距定位　； 参考：《数据采集与处理》2014年06期

【摘要】：多跳非测距定位方法是一种有效的、简单的节点定位方法,然而其一般仅适用于各向同性,节点密集网络。针对在各向异性网络中,多跳非测距定位方法定位性能低的问题,提出了基于典型相关回归非测距定位方法。该方法通过典型相关回归获得节点间跳数与欧氏距离精确的映射模型,并利用该映射获得未知节点到已知节点估计距离。仿真实验表明,该方法与现有算法相比具有更高的定位精度和定位稳定性。
[Abstract]:Multi-hop non-ranging localization method is an effective and simple node localization method. However, it is generally only suitable for isotropic, node-dense networks. In order to solve the problem of low localization performance of multi-hop non-ranging method in anisotropic networks, a canonical correlation regression based non-ranging localization method is proposed. In this method, the accurate mapping model between hops and Euclidean distance between nodes is obtained by canonical correlation regression, and the estimated distance from unknown nodes to known nodes is obtained by using this mapping. Simulation results show that the proposed method has higher accuracy and stability than the existing algorithms.
【作者单位】： 金陵科技学院计算机工程学院;金陵科技学院智能科学与控制工程学院;东南大学仪器科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上(61375001)资助项目 江苏省高校自然科学研究(12KJD510006,13KJD520004)资助项目 金陵科技学院学院博士启动金(JIT-B-201411)资助项目
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1855938