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接收信号强度(RSSI)常被作为无线传感器网络定位算法的测距技术,通常,获取的RSSI信号序列中同时存在随机误差和粗差两种误差,利用以往常用的算法都难以消除混合误差对RSSI测量统计数据的影响;在分析两种误差特征的基础上,提出了一种基于统计中值的加权定位算法,算法在去除粗差的基础上,能在一定程度上平滑了随机误差,算法不仅提高了定位的精度,同时提高了节点的覆盖率;理论分析和仿真结果都表明算法具有较高的定位精度和覆盖率,最优情况下定位精度较原先算法能够提高6.99%,而不可定位节点比例下降8.05%。 相似文献
2.
在无线传感器网络实际应用中,组播技术能够较好地满足网络对资源的要求,但由于能量等多方面的因素限制,使得为无线传感器网络设计一个有效的组播路由变得非常困难.针对无线传感器网络中节点的能量限制,提出一种基于能量均衡树的无线传感器网络组播路由(EBTMR)协议,该协议充分考虑到网络中节点的能耗因素和节点的剩余能量,通过对这2个因素的综合考虑,使得具有较多能量的节点担任组播节点来承担更多的传输任务,为数据流优化路由选择,平衡无线传感器网络中节点的能量消耗,以延长网络的生存时间,仿真结果证明了EBTMR是有效的. 相似文献
3.
DV-Hop定位方法用跳距代替测距,而后利用信标节点进行定位。它具有硬件要求低、计算和通信开销不高且容错性能较好的特性,因而被广泛运用到各个定位系统中。但其定位常常受到信标节点摆放位置和噪声的影响,使得定位结果较差。通过对DV-Hop定位过程的分析,利用机器学习中的主成分分析方法处理信标节点随机摆放所产生的复共线性问题,同时可以消除部分噪声,使得未知节点估计值具有较小的均方差,进而提高定位的精度。仿真实验结果验证该改进后的算法同样具有原先算法优良特性,且定位精确度有所提高。 相似文献
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