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
机构地区:[1]江苏南通开放大学,江苏南通226006 [2]武汉轻工大学数学与计算机学院,武汉430023
出 处:《科技通报》2014年第9期162-166,共5页Bulletin of Science and Technology
摘 要:如何能够更好的提高节点定位一直都是WSN研究的重点,本文在DV-HOP定位算法的基础上,从误差精度,锚节点稳定度和反向学习选择-最小二乘估计来对节点定位的3个方面进行改进。首先在定位误差精度中引入混沌优化算法,其次在锚节点处理中引入稳定度概念,最后在未知节点定位中引入反向学习和最小二乘估计。改进后的算法在通信半径和拓扑结构两个方面进行了仿真实验,实验表明,本文算法能够有效的减少计算带来的定位误差,提高定位精度。How to better improve the node positioning has always been the research focus of WSN.On thebasis of DV-HOP location algorithm, the paper makes improvement in three aspects for unknown nodelocation through error accuracy, anchor node stability, backward learning selection and least squaresestimation. It introduce chaos optimization algorithm to location error accuracy, stability concept toanchor node processing, backward learning and least squares estimation to unknown node location so asto make improvement. The improved algorithm conducts simulation experiment in communication radiusand topological structure. The experiment demonstrates that algorithm in this paper can effectivelyreduce location error brought by algorithm and improve location accuracy.
关 键 词:无线传感网络 节点定位 混沌优化 稳定度 反向学习 最小二乘估计
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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