极限分割估计矩形的Bounding-Box定位算法

发布时间：2018-11-06 11:03

【摘要】：针对无线传感器网络中Bounding-Box算法定位精度低的问题,在Bounding-Box算法的基础上提出一种极限分割估计矩形的方法来改进定位算法,分割后的估计矩形产生一个待选质心,当满足分割条件时,对估计矩形继续分割,并不断产生待选质心,当满足终止分割条件时,将上一次分割得到的待选质心坐标作为未知节点的最终位置,通过极限分割的方法可以修正未知节点的定位误差。仿真结果表明,在无需增加额外通信开销的情况下,改进的算法在一定程度上降低了算法的平均相对定位误差。
[Abstract]:In order to solve the problem of low localization accuracy of Bounding-Box algorithm in wireless sensor networks, based on the Bounding-Box algorithm, a limited segmentation method is proposed to estimate the rectangle to improve the localization algorithm. The estimated rectangle after segmentation produces a centroid to be selected. When the segmentation condition is satisfied, the estimated rectangle continues to be segmented, and the centroid is continuously generated. When the segmentation condition is satisfied, the coordinates of the centroid obtained from the last segmentation are taken as the final position of the unknown node. The localization error of unknown nodes can be corrected by the method of limit segmentation. The simulation results show that the improved algorithm reduces the average relative positioning error of the algorithm to some extent without adding additional communication overhead.
【作者单位】： 西北师范大学物理与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.11664036) 甘肃省自然科学基金(No.1606RJZA065)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：2314086