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基于最小二乘支持向量回归机的无线传感器网络目标定位法
引用本文:刘桂雄,张晓平,周松斌.基于最小二乘支持向量回归机的无线传感器网络目标定位法[J].光学精密工程,2009,17(7).
作者姓名:刘桂雄  张晓平  周松斌
作者单位:华南理工大学,机械与汽车工程学院,广东,广州,510640
基金项目:粤港关键领域重点突破项目,广东省科技攻关计划,教育部新世纪优秀人才支持计划 
摘    要:针对RSSI测距误差直接影响无线传感器网络(WSN)目标定位准确度的问题,从目标位置与目标到传感器节点测距矢量的双射关系入手,建立最小二乘支持向量回归机(LSSVR)目标定位的数学模型,提出了一种基于LSSVR的WSN目标定位方法TL-LSSVR.根据虚拟目标坐标和虚拟目标到传感器节点距离矢量构造出训练样本,通过确定学习区域及网格化采样获得训练样本集,采用LSSVR训练得到定位模型,将测量得到的距离矢量输入定位模型实现目标定位.对不同传感器节点数量以及不同节点分布情况下的WSN目标进行了定位实验.结果显示,对于节点随机分布的情况,TL-LSSVR方法的定位误差比最小二乘法减小21.0%~43.1%;对于节点均匀分布的情况,TL-LSSVR方法的定位误差则减小26.5%~48.7%,表明TL-LSSVR方法能有效减小测距误差对定位结果的影响,提高目标定位准确度.

关 键 词:无线传感器网络(WSN)  目标定位  最小二乘支持向量回归机(LSSVR)  回归建模

Target localization in wireless sensor networks based on LSSVR
LIU Gui-xiong,ZHANG Xiao-ping,ZHOU Song-bin.Target localization in wireless sensor networks based on LSSVR[J].Optics and Precision Engineering,2009,17(7).
Authors:LIU Gui-xiong  ZHANG Xiao-ping  ZHOU Song-bin
Affiliation:LIU Gui-xiong,ZHANG Xiao-ping,ZHOU Song-bin(School of Mechanical and Automotive Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,China)
Abstract:In consideration of the effect of ranging errors of the RSSI method on the target localization accuracy in a Wireless Sensor Networks(WSN),a mathematical model of target localization based on Least Square Support Vector Regression(LSSVR)is established according to the double mapping between the target's coordinate and the distance vector measured from the target to sensor nodes.Furthermore,the target localization method based on LSSVR in the WSN,TL-LSSVR,is proposed.According to TL-LSSVR,the training sample...
Keywords:wireless sensor network(WSN)  target localization  least square support vector regression(LSSVR)  regression modeling
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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