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]广东工业大学计算机学院,广东广州510006
出 处:《广东工业大学学报》2015年第4期127-131,共5页Journal of Guangdong University of Technology
基 金:广州市科技计划项目(201508020030);广州市中小企业技术创新基金资助项目(2013J4400159)
摘 要:针对无线传感器网络节点稀疏时会产生定位盲区的问题,在研究经典AOA(三角测量法)算法的基础上,提出了一种改进的无线传感器网络自定位算法,在节点自身基准线相对于绝对坐标轴夹角已知的情况下,未知节点只需一个邻居锚节点就能实现自定位.仿真实验证明,在节点数相同的情况下,改进的无线传感器网络自定位算法相比于经典AOA算法,有更高的有效定位率和更低的平均定位误差,适用于节点稀疏的网络环境.In order to solve the problem of positioning blind areas in case of sparse nodes, an improved self-localization algorithm of wireless sensors network is proposed based on the traditional AOA algorithm (triangulation method). By applying this new algorithm, the unknown node needs only one neighbor anchor node before realizing the positioning when the angle of the node' s baseline and the absolute coordinate axis is given. Simulation experiments prove that on the condition of the same amount of nodes the improved self-localization algorithm of wireless sensor network enjoys higher positioning efficiency and lower average localization error compared with the traditional AOA algorithm. Therefore, the improved algorithm is applicable in the network environment of sparse nodes.
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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