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基于密度分簇的无线传感器网络定位算法
被引量：
4
1
作者
王勇
胡良梁
袁巢燕
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期406-409,共4页
针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法...
针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。
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关键词
分簇
分布式定位
多维标尺
节点密度
无线传感器网络
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职称材料
题名
基于密度分簇的无线传感器网络定位算法
被引量：
4
1
作者
王勇
胡良梁
袁巢燕
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期406-409,共4页
文摘
针对MDS-MAP(P)算法存在节点间最短路径距离计算误差、合并误差及算法复杂度过高等问题,提出了一种基于密度分簇的算法MDS-MAP(DB)。该算法选择邻居节点数最多的节点作为分簇机制的开始节点,一跳邻居节点组成的簇域内利用三角不等式法则测距,两跳内节点组成的簇域内利用最短路径法测距,且每个簇域内只有簇头节点执行测距算法,降低了测距误差及算法计算复杂度,提高了算法的性能。仿真实验结果表明,该算法具有更小的定位误差。
关键词
分簇
分布式定位
多维标尺
节点密度
无线传感器网络
Keywords
clustering
localization algorithm
multidimensional scaling
node density
wireless sensor networks
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于密度分簇的无线传感器网络定位算法
王勇
胡良梁
袁巢燕
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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