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基于支持向量机分类的WSN节点定位算法
被引量：
10
1
作者
徐小卜
王勇
陶晓玲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期90-92,共3页
在研究接收信号强度指示(RSSI)定位和支持向量机分类(SVC)的基础上,提出无线传感器网络(WSN)节点定位算法。将WSN室内定位问题看作以节点RSSI值为特征量的多分类问题,将节点RSSI值转化为节点位置,利用SVC良好的泛化能力,实现符号定位和...
在研究接收信号强度指示(RSSI)定位和支持向量机分类(SVC)的基础上,提出无线传感器网络(WSN)节点定位算法。将WSN室内定位问题看作以节点RSSI值为特征量的多分类问题,将节点RSSI值转化为节点位置,利用SVC良好的泛化能力,实现符号定位和物理定位,达到较高的定位精度。实验结果表明,该算法的符号定位效果较好,当锚节点密度为20%时,可使98.19%的节点正确定位。
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关键词
无线传感器网络
符号定位
物理定位
支持向量机分类
接收信号强度指示
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职称材料
题名
基于支持向量机分类的WSN节点定位算法
被引量：
10
1
作者
徐小卜
王勇
陶晓玲
机构
桂林电子科技大学计算机与控制学院
桂林电子科技大学网络中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期90-92,共3页
基金
2009年广西研究生教育创新计划基金资助项目(2009105950812M26)
广西教育厅基金资助项目(200911LX111)
文摘
在研究接收信号强度指示(RSSI)定位和支持向量机分类(SVC)的基础上,提出无线传感器网络(WSN)节点定位算法。将WSN室内定位问题看作以节点RSSI值为特征量的多分类问题,将节点RSSI值转化为节点位置,利用SVC良好的泛化能力,实现符号定位和物理定位,达到较高的定位精度。实验结果表明,该算法的符号定位效果较好,当锚节点密度为20%时,可使98.19%的节点正确定位。
关键词
无线传感器网络
符号定位
物理定位
支持向量机分类
接收信号强度指示
Keywords
Wireless Sensor Network（WSN）
symbolic positioning
physical positioning
Support Vector Classification（SVC）
Received Signal Strength Indicator（RSSI）
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机分类的WSN节点定位算法
徐小卜
王勇
陶晓玲
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010
10
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