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基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法
被引量：
3
1
作者
李善仓
张德运
+1 位作者
马富海
张克旺
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1388-1392,共5页
提出了一种基于对称K最邻近(SKNN)传感器网络节点分布式精确定位算法.该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点,通过接收信号强度(RSS)方法测得每对节点之间的距离,构建节点距离矩阵,并以距离矩阵为输入,应用分布式多维加权算法...
提出了一种基于对称K最邻近(SKNN)传感器网络节点分布式精确定位算法.该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点,通过接收信号强度(RSS)方法测得每对节点之间的距离,构建节点距离矩阵,并以距离矩阵为输入,应用分布式多维加权算法对矩阵进行处理,从而获得传感器网络节点之间的局部映射关系.最后,根据参考节点的坐标对节点局部映射关系进行匹配,以获取节点坐标的全局映射.仿真实验表明,采用所提算法可以加强定位精度,提高计算效率,在有25个节点的传感器网络中,定位误差要比dwMDS方法低大约5%.
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关键词
传感器网络
分布式精确定住
定位算法
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职称材料
题名
基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法
被引量：
3
1
作者
李善仓
张德运
马富海
张克旺
机构
西安交通大学电子与信息工程学院
中国人民解放军
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期1388-1392,共5页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(2005AA121130)
文摘
提出了一种基于对称K最邻近(SKNN)传感器网络节点分布式精确定位算法.该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点,通过接收信号强度(RSS)方法测得每对节点之间的距离,构建节点距离矩阵,并以距离矩阵为输入,应用分布式多维加权算法对矩阵进行处理,从而获得传感器网络节点之间的局部映射关系.最后,根据参考节点的坐标对节点局部映射关系进行匹配,以获取节点坐标的全局映射.仿真实验表明,采用所提算法可以加强定位精度,提高计算效率,在有25个节点的传感器网络中,定位误差要比dwMDS方法低大约5%.
关键词
传感器网络
分布式精确定住
定位算法
Keywords
sensor network
accurate distributed location
location algorithm
分类号
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
基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法
李善仓
张德运
马富海
张克旺
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
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