基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法
[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.
【作者单位】： 重庆大学自动化学院;
【基金】：国家工信部2011年物联网发展专项资金 国家科技重大专项(2011BAJ03B13) 重庆市科委自然科学基金(cstc2012jja40037)资助项目
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【共引文献】
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6 余e，
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