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利用最小二乘支持向量机实现无线传感器网络的目标定位
被引量：
17
1
作者
张晓平
刘桂雄
周松斌
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期2060-2068,共9页
针对接收信号强度值(RSSI)的波动直接影响无线传感器网络(WSN)目标定位准确度的问题,研究了利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现WSN的目标定位的基本原理,分析了固定探测节点和探测节点变化时的LSSVR建模定位特性,提出了基于自适应LS...
针对接收信号强度值(RSSI)的波动直接影响无线传感器网络(WSN)目标定位准确度的问题,研究了利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现WSN的目标定位的基本原理,分析了固定探测节点和探测节点变化时的LSSVR建模定位特性,提出了基于自适应LSSVR回归建模实现WSN目标定位的方法(TL-AML)。该方法综合考虑目标定位准确度和实时性,初始时刻首先建立LSSVR回归模型来定位目标,根据后面任一时刻探测节点与前一时刻回归模型建模节点的包含关系决定是否重新建模,实现自适应建模定位过程。基于CC2430无线传感网络实验平台,进行了相关TL-AML方法性能实验,通过合理选取建模参数,TL-AML方法的目标定位均方根误差(RMSE)比MLE方法减小34%～37%,比LSE方法减小60%～65%。建模参数在较大范围内取值时,TL-AML方法目标定位准确度比MLE和LSE方法有明显提高。在LSSVR建模情况下,TL-AML方法目标定位耗时0.2～0.4s,无需重复建模时,目标定位耗时减少到0.04s。实验结果表明,TL-AML方法能够显著减小RSSI波动对目标定位结果的影响,提高目标定位准确度,减少目标定位时间,且具有较好的目标定位实时性。
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关键词
无线传感器网络
目标定位
最小二乘支持向量
回归
机
自适应回归建模
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职称材料
题名
利用最小二乘支持向量机实现无线传感器网络的目标定位
被引量：
17
1
作者
张晓平
刘桂雄
周松斌
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
广东省科学院自动化工程研制中心
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期2060-2068,共9页
基金
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(No.NCET-08-0211)
粤港关键领域重点突破项目(No.2007A30310004)
广东省自然科学基金资助项目(No.9151052101000013)
文摘
针对接收信号强度值(RSSI)的波动直接影响无线传感器网络(WSN)目标定位准确度的问题,研究了利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)实现WSN的目标定位的基本原理,分析了固定探测节点和探测节点变化时的LSSVR建模定位特性,提出了基于自适应LSSVR回归建模实现WSN目标定位的方法(TL-AML)。该方法综合考虑目标定位准确度和实时性,初始时刻首先建立LSSVR回归模型来定位目标,根据后面任一时刻探测节点与前一时刻回归模型建模节点的包含关系决定是否重新建模,实现自适应建模定位过程。基于CC2430无线传感网络实验平台,进行了相关TL-AML方法性能实验,通过合理选取建模参数,TL-AML方法的目标定位均方根误差(RMSE)比MLE方法减小34%～37%,比LSE方法减小60%～65%。建模参数在较大范围内取值时,TL-AML方法目标定位准确度比MLE和LSE方法有明显提高。在LSSVR建模情况下,TL-AML方法目标定位耗时0.2～0.4s,无需重复建模时,目标定位耗时减少到0.04s。实验结果表明,TL-AML方法能够显著减小RSSI波动对目标定位结果的影响,提高目标定位准确度,减少目标定位时间,且具有较好的目标定位实时性。
关键词
无线传感器网络
目标定位
最小二乘支持向量
回归
机
自适应回归建模
Keywords
wireless sensor network
target localization
Least Square Support Vector Regression（LSSVR）
adaptive regression modeling
分类号
TN929.1 [电子电信—通信与信息系统]
TP301 [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
操作
1
利用最小二乘支持向量机实现无线传感器网络的目标定位
张晓平
刘桂雄
周松斌
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
17
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