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基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法
被引量：
32
1
作者
石欣
印爱民
张琦
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期2238-2247,共10页
针对无线传感器网络中,大部分节点硬件配置低,缺少自定位能力的问题,提出一种基于K最近邻分类的分布式算法LKNN。将定位问题转换成为分类问题,根据信标节点的位置信息和相距跳数计算节点间的相似度,利用K最近邻（KNN）二分分类横纵坐标...
针对无线传感器网络中,大部分节点硬件配置低,缺少自定位能力的问题,提出一种基于K最近邻分类的分布式算法LKNN。将定位问题转换成为分类问题,根据信标节点的位置信息和相距跳数计算节点间的相似度,利用K最近邻（KNN）二分分类横纵坐标,确定未知节点的坐标,经过质点弹簧算法MSO进一步优化节点的估计位置。仿真研究表明,LKNN算法定位过程中,K最近邻算法分类准确度高,质点弹簧算法可以改善边界效应,提高边缘区域节点的定位精度。相比于DV-Hop算法,LKNN定位效果更为理想,尤其是在C形随机分布的不规则网络中,平均误差和误差的标准差减小20%~50%。进一步实验结果验证了LKNN算法的有效性和实用性。
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关键词
无线传感器网络
位置估计
定位算法
K最近邻算法
质点弹簧优化
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职称材料
题名
基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法
被引量：
32
1
作者
石欣
印爱民
张琦
机构
重庆大学自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第10期2238-2247,共10页
基金
国家工信部2011年物联网发展专项资金
国家科技重大专项(2011BAJ03B13)
重庆市科委自然科学基金(cstc2012jja40037)资助项目
文摘
针对无线传感器网络中,大部分节点硬件配置低,缺少自定位能力的问题,提出一种基于K最近邻分类的分布式算法LKNN。将定位问题转换成为分类问题,根据信标节点的位置信息和相距跳数计算节点间的相似度,利用K最近邻（KNN）二分分类横纵坐标,确定未知节点的坐标,经过质点弹簧算法MSO进一步优化节点的估计位置。仿真研究表明,LKNN算法定位过程中,K最近邻算法分类准确度高,质点弹簧算法可以改善边界效应,提高边缘区域节点的定位精度。相比于DV-Hop算法,LKNN定位效果更为理想,尤其是在C形随机分布的不规则网络中,平均误差和误差的标准差减小20%~50%。进一步实验结果验证了LKNN算法的有效性和实用性。
关键词
无线传感器网络
位置估计
定位算法
K最近邻算法
质点弹簧优化
Keywords
WSNs
position estimation
localization algorithm
KNN
MSO
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH70 [机械工程—精密仪器及机械]
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出处
发文年
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1
基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法
石欣
印爱民
张琦
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
32
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参考文献
引证文献
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