无线传感器网络中多边定位的聚类分析改进算法

发布时间：2018-12-16 08:29

【摘要】：针对距离偏差对多边定位算法的影响,提出了一种改进的KC-Multilateration算法.将K-means聚类方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过聚类分析对误差较大的距离信息进行筛选.对剩余距离信息使用多边定位法进行定位求解,作为最终结果.仿真实验表明,KC-Multilateration与原多边定位法相比在各种误差环境下均能有效降低定位误差,且定位结果稳定.在由实际节点构成的实验环境中使用RSSI值进行测距的进一步实验表明,在不增加任何通信开销的前提下,改进算法定位误差更小,容错性更高,验证了KC-Multilateration的有效性和实用性.
[Abstract]:An improved KC-Multilateration algorithm is proposed for the influence of distance deviation on multilateral positioning algorithm. The K-means clustering method is introduced into the localization problem of wireless sensor networks, and the range information with large error is screened by clustering analysis. The residual distance information is solved by the multilateral positioning method as the final result. The simulation results show that KC-Multilateration can effectively reduce the positioning error in various error environments compared with the original multilateral positioning method, and the positioning results are stable. Further experiments using the RSSI value in the experimental environment composed of actual nodes show that the improved algorithm has lower localization error and higher fault tolerance without increasing any communication overhead. The validity and practicability of KC-Multilateration are verified.
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61071073,No.61371092) 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20090061110043)
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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