基于MOFTLBTV的WSNs定位算法

发布时间：2017-09-03 05:04

  本文关键词：基于MOFTLBTV的WSNs定位算法

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【摘要】：传感节点感测数据易受到干扰,导致传感节点获取的数据出错。为此,提出基于二值数据的多目标容错定位算法(MOFTLBTV)。该算法研究传感节点的差错概率的情况,利用传感节点的二值数据对目标源进行识别及定位。在识别过程中利用分布式竞争领导者(DCL)算法产生领导者(leader)节点。通过估计leader节点数实现对目标源的识别。随后定位阶段采用基于网格投票(GBV)机制对目标源进行定位。在条件下将MOFTLBTV与DNLEP算法在对两个或多个目标源的识别、定位性能进行了三方面进行了对比,MOFTLBTV算法在噪声和差错情况下,保持高的定位性能,在差错概率为0.25的环境,均方根误差小于8 m,其性能远优于DNLEP算法。
【作者单位】： 长江师范学院数学与计算机学院;中国科学院数学与系统科学研究院;
【关键词】： 多目标源 定位算法 网格选举 二值数据
【基金】：国家教育部春晖计划资助项目(Z2015148)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： WSNs广泛应用于环境监测、智能家居、森林防火、目标跟踪和军事侦察等。应用的关键是对目标源的定位,利用目标源释放的信号,位于其附近的传感节点接收到这些信号后再精确计算目标源的位置。若传感节点是静态的且具有二值状态,当接收到的信号大于临界值就报警;否则处于安静状态，

本文编号：782990