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研究了多种网络拓扑结构及稀疏网络下节点定位的鲁棒性问题. 联合考虑 1 跳邻居数目、邻居节点自身定位精度与测距误差, 引入节点相对定位误差和相对可信度概念, 提出了一种分布式基于加权多尺度分析技术的鲁棒节点定位算法. 该算法根据节点2跳局部网络连通度信息及邻居节点相对定位误差大小, 自适应选择综合性能好的邻居节点参与迭代优化, 并采用与节点相对可信度成正比的加权机制, 增加高可信度节点在定位计算中的贡献度. 实验数据显示, 该定位算法能够有效地抑制较大定位误差在网络内的扩散, 同基于高斯核加权的 dwMDS(G) 算法相比, 不仅迭代次数减半, 而且在网络连通度较低或拓扑不规则时, 可提高 5% 左右的定位精度. 相似文献
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对无线传感器网络节点定位问题进行了研究,为了提高未知节点的定位精度,提出了一种与距离无关的分级定位算法(IDV-Hop+IMP)。当未知节点周围邻居锚节点的数量少于三个时,采用IDV-Hop算法;当未知节点周围有三个邻居锚节点时,采用IMP算法;当未知节点周围邻居锚节点的数量大于三个时,采用加权质心定位算法。仿真结果表明,在稀疏锚节点的环境下,在保证定位覆盖率的同时IDV-Hop+IMP算法比现有的如质心、DV-Hop有更高的定位精度。 相似文献
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节点位置是无线传感器网络应用不可缺少的信息。DV-HOP算法是一种常见的无线传感器网络节点自定位算法。标准DV-HOP算法在计算跳数时并未根据邻居节点间距离对跳数进行加权处理,导致当邻居节点间距离差别较大时算法定位精度低的问题。从RSSI的耗散模型可看出,RRSI可以作为距离的比征,提出一种基于RSSI的DV-HOP加权算法。该算法基于节点接收信标节点位置元组时的信号强度(RSSI)对邻居节点间跳数进行加权处理,将节点间的跳数与距离相关联。仿真实验结果证明该加权算法可大大提高定位精度。 相似文献
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针对FastMDS-MAP定位算法存在对不规则无线传感器网络定位误差大,选取的框架节点不能很好的体现网络的拓扑结构实现不同粒层定位的问题,通过选择不同的筛选半径获得不同粒度的框架节点,结合绝对坐标变换加权策略提出了基于多粒度流形学习的无线传感器网络定位方法(MG-MDS)。仿真实验结果表明,不规则网络中MG-MDS算法定位精度比FastMDS-MAP算法有明显的提高;且定位误差随着网络节点粒度的变细而变小。 相似文献
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一种基于共线度的无线传感器网络定位算法 总被引:2,自引:3,他引:2
为了充分考虑锚节点之间以及锚节点与未知节点之间拓扑关系对无线传感器网络定位精度的影响,我们引入了共线度的概念并将其应用到多跳网络的节点定位中,在此基础上提出了一种基于共线度的无线传感器网络定位算法(CBLA).该算法首先动态地调节未知节点能够收集到的邻居锚节点信息,再通过共线度参数挑选网络中好的锚节点组进行位置估计,最后通过加权估计机制来得到最终的节点位置估计.理论分析和仿真结果表明,在规则网络中CBLA算法定位误差较小,最优情况下能够达到6%,在非规则网络中仍可达到较好的定位精度. 相似文献
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