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一种结合功率控制的无线传感器网络区域定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在无线传感器网络中,获取传感器节点的位置信息对于许多相关的应用十分重要.首先分析了现有的无线传感器网络定位算法,然后提出了一种结合功率控制的区域定位算法(ALPC),该算法将传感器节点的位置估计在一个小区域中,而不是寻找它的精确坐标,由sink节点完成复杂的计算,传感器节点无需进行大量的通信和计算,节省了能量并延长了网络的寿命;根据实测数据讨论了时空域对信号传播模型的影响,以及这种影响如何改变定位粒度;利用区域命名机制减小了网络流量负载提高了网络的可靠性;最后,通过仿真验证了算法的有效性. 相似文献
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定位是无线传感器网络的重要问题.为了减少资源有限的传感器节点的响应时间和能量消耗,提出了Fast MDS-MAP算法.基于多维尺度分析(Multi-dimensional Scaling, MDS)的MDS-MAP定位算法虽有较好的精度,但计算量过高成为其运算速度瓶颈.针对此问题通过结合LMDS(Landmark MDS)算法,并加入对测距信息的利用策略后,该算法经Matlab仿真分析证明在达到所需定位精度的同时,充分利用了测距信息提高定位精度,显著提高了MDS-MAP的运算速度. 相似文献
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为了满足无线移动传感器网络(WMSN)的目标跟踪应用要求,提出了一种分布式目标跟踪算法,可使用节点引导保证WMSN的网络动态连通性;在传统分布式数据融合体系结构的基础上结合平均一致性滤波器实现了低通信开销的优化分布式数据融合.仿真结果表明,该算法在WMSN中目标跟踪效果良好,且数据融合性能优于传统分布式数据融合算法. 相似文献
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基于LSI和SVM分类法的定题邮件过滤研究 总被引:1,自引:0,他引:1
潜在语义索引(LSI)是一种有效的信息查询方法,同时也被成功地应用到了文本分类中。LSI能解决同义和多义的问题,通过降低原始文档-术语矩阵的噪声来凸现出词条和文档之间的语义关系。为了识别和过滤有害的、不期望的定题的信息或Email,在双语言环境下(包括中文和英文),提出了一个基于改进的LSI方法的定题邮件类信息过滤系统,该系统采用潜在语义模型来表示被过滤的信息类,通过奇异值分解和正例监护学习方法,选择支持向量机(SVM)来识别和分类预定义的定题信息。实验结果表明:基于LSI的特征选择的SVM分类算法是一种更有效的信息识别和文本分类方法,不但具有较好的分类性能,同时也能大大减小计算的复杂性。 相似文献
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BACnet是楼宇自动控制系统通信协议。利用NS_2对BACnet/IP进行了建模。分析了BACnet广域网的延迟特性,包括分析:节点数量,报文长度对网络传输延迟的影响,并对几种最常见的证实服务和非证实服务进行了模拟。分析结果可以用于调整BACnet应用层服务的网络参数,并且对设计和操作BACnet远程控制系统有指导意义。 相似文献
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针对无线传感器/执行器网络(Wireless Sensor and Actuator Networks,WSANs)中执行器控制域的数据收集问题,提出了一种基于执行器控制域的分布式数据收集协议(DG-ACD协议).DG-ACD协议从能量有效性和数据融合的角度,提出了执行器控制域内传感器节点的中继代价函数,并以执行器节点为中心,采用发射功率分级递进的路由建立方式,为控制域内的每个传感器节点寻找其到达执行器节点的中继节点,从而实现对执行器控制域内传感器节点的聚集和数据收集.实验仿真结果表明,网络中节点(包括执行器节点)部署完成后,DG-ACD协议能有效地将网络中的传感器节点聚集到相应的执行器节点,并在数据收集的能量有效性、实时性和稳定性上均有良好表现. 相似文献
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