一种基于局部信息最小二乘法的节点定位算法

发布时间：2019-02-23 10:45

【摘要】：针对一些面积较大、节点分布密度过低的实际应用场景中,由于节点间距离测量误差过大而导致定位算法结果精度较低的问题,提出一种根据各邻居节点相关信息划分为若干个局部网络块的节点定位算法.该算法首先将无线传感器网络节点定位技术与机器学习领域中的降维方法相结合;然后根据节点间的距离越近,测量精度越高的规则及在一定通信半径内的各邻居节点相关信息共建网络块;最后将网络块组建成全局坐标系,利用全局构建以及锚节点的具体信息映射出各节点的坐标.仿真实验结果表明,该算法较其他节点定位算法在节点定位精度方面表现更优.
[Abstract]:In some practical applications where the area is large and the distribution density of nodes is too low, the accuracy of the localization algorithm is low due to the error of measuring distance between nodes. A node localization algorithm is proposed, which is divided into several local network blocks according to the related information of each neighbor node. Firstly, the algorithm combines the node localization technology of wireless sensor network with the dimensionality reduction method in the field of machine learning. Then, according to the rules of higher measurement precision and the information of each neighbor node in a certain communication radius, the network block is constructed according to the closer the distance between the nodes. Finally, the network block is constructed into a global coordinate system, and the coordinates of each node are mapped by using the global construction and the specific information of the anchor node. The simulation results show that the proposed algorithm is better than other nodal localization algorithms in the accuracy of node localization.
【作者单位】： 武昌理工学院信息工程学院;
【基金】：湖北省教育厅科学技术研究项目(批准号:B2014132)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

【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：2428744