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基于动态贝叶斯LS-SVM的水下节点移动预测定位算法
1
作者
彭铎
曹坚
黎亚亚
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期134-144,共11页
针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯LS-SVM的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作为训练集;...
针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯LS-SVM的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作为训练集;利用贝叶斯证据框架构建贝叶斯LS-SVM模型,将未知节点与信标节点之间的跳数向量作为测试集;将测试集代入到训练好的贝叶斯LS-SVM模型中来确定节点之间的距离,进而建立节点与信标节点距离矩阵的方程并利用最大似然估计法对未知节点坐标进行估算;最后,通过循环迭代的方式对所有未知节点进行定位的同时使用自适应增减算法动态调整模型参数和预测模型,以适应数据的动态变化;实验结果表明,该算法相同的节点密度下相较于SLMP算法、RTLC算法、NDSMP算法以及MPL算法的平均定位误差分别降低了24.77%、22.25%、3.1%、6.5%,有效地实现了水下未知节点的动态定位。
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关键词
水下无线传感器网络
贝叶斯证据框架
自适应增减算法
移动预测
定位算法
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题名
基于动态贝叶斯LS-SVM的水下节点移动预测定位算法
1
作者
彭铎
曹坚
黎亚亚
机构
兰州理工大学计算机与通信学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023年第10期134-144,共11页
基金
国家自然科学基金(61663024,62061024)
甘肃省高校创新基金(2020A-021)项目资助。
文摘
针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯LS-SVM的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作为训练集;利用贝叶斯证据框架构建贝叶斯LS-SVM模型,将未知节点与信标节点之间的跳数向量作为测试集;将测试集代入到训练好的贝叶斯LS-SVM模型中来确定节点之间的距离,进而建立节点与信标节点距离矩阵的方程并利用最大似然估计法对未知节点坐标进行估算;最后,通过循环迭代的方式对所有未知节点进行定位的同时使用自适应增减算法动态调整模型参数和预测模型,以适应数据的动态变化;实验结果表明,该算法相同的节点密度下相较于SLMP算法、RTLC算法、NDSMP算法以及MPL算法的平均定位误差分别降低了24.77%、22.25%、3.1%、6.5%,有效地实现了水下未知节点的动态定位。
关键词
水下无线传感器网络
贝叶斯证据框架
自适应增减算法
移动预测
定位算法
Keywords
UWSN
Bayesian evidence framework
adaptive increment and subtraction algorithm
mobile prediction
location algorithm
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态贝叶斯LS-SVM的水下节点移动预测定位算法
彭铎
曹坚
黎亚亚
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2023
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