检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《电子科技大学学报》2009年第1期43-46,共4页Journal of University of Electronic Science and Technology of China
基 金:国家自然科学基金(60372022;60772146);新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0806)
摘 要:多维标度算法广泛应用于无线传感器网络的节点定位。经典的MDS算法通过构造距离平方矩阵(非相似性矩阵)和进行双质心变换,在相似性空间中根据最小二乘准则进行求解。若测量噪声为高斯白噪声,经过变换后,相似性矩阵中元素的误差不再服从高斯分布,基于LS的估计不再是最优的。针对这一问题,用最小绝对值偏差准则改进MDS算法代价函数,对无线传感器网络节点定位进行研究。仿真结果表明,该方法具有良好的稳健性,比经典MDS算法具有更好的定位性能。Multidimensional scaling (MDS) algorithms are widely used in node localization for wireless sensor networks by constructing a pair-wise squared distance matrix and performing a double-centered transformation. Classical MDS algorithms reconfigure relative coordinates of nodes in a similarity space and give the solution based on least squares (LS) criterion. However, the transformation of classical MDS algorithms result in non-Gaussian distribution of the noise in the similarity matrix when white Gaussian noise exists in distance measurements. Thus the LS based estimator can not optimize the node location. To overcome this problem, a least absolute deviation (LAD) based cost function of classical MDS algorithm is presented. Simulation results show that the LAD based method yields better performance.
关 键 词:最小绝对值偏差准则 多维标度算法 节点定位 半定规划 无线传感器网络
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.70