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WSN中节点无标识环境下的定位算法
1
作者
陈树
高静
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期101-106,共6页
针对无线传感器网中节点无标识以及数量未知环境下的节点定位问题,提出一种通过优化圆环交叉区域筛选可行节点位置和数量的算法。采用粗粒度的圆环搜索标识重叠区域的交叉数量,生成二阶定位点权重矩阵。通过求矩阵极大值确定并筛选出可...
针对无线传感器网中节点无标识以及数量未知环境下的节点定位问题,提出一种通过优化圆环交叉区域筛选可行节点位置和数量的算法。采用粗粒度的圆环搜索标识重叠区域的交叉数量,生成二阶定位点权重矩阵。通过求矩阵极大值确定并筛选出可能含有未知节点的圆环交叉区域,利用每个区域的质心代表该交叉区域。运用自适应遗传算法估计未知节点的数量和位置,将贝叶斯信息准则最小值作为选择模型参数最优值的依据。实验结果表明,在未知节点分布稀疏的情况下,该定位算法既能准确估计出未知节点的数量,也能达到较高的定位精度。
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关键词
无线传感器网络
定位
节点无标识
圆环搜索
自适应遗传算法
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职称材料
题名
WSN中节点无标识环境下的定位算法
1
作者
陈树
高静
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期101-106,共6页
基金
江苏省六大人才高峰基金资助项目(2012-WLW-006)
文摘
针对无线传感器网中节点无标识以及数量未知环境下的节点定位问题,提出一种通过优化圆环交叉区域筛选可行节点位置和数量的算法。采用粗粒度的圆环搜索标识重叠区域的交叉数量,生成二阶定位点权重矩阵。通过求矩阵极大值确定并筛选出可能含有未知节点的圆环交叉区域,利用每个区域的质心代表该交叉区域。运用自适应遗传算法估计未知节点的数量和位置,将贝叶斯信息准则最小值作为选择模型参数最优值的依据。实验结果表明,在未知节点分布稀疏的情况下,该定位算法既能准确估计出未知节点的数量,也能达到较高的定位精度。
关键词
无线传感器网络
定位
节点无标识
圆环搜索
自适应遗传算法
Keywords
Wireless Sensor Network(WSN)
location
node without identification
ring search
adaptive genetic 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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
WSN中节点无标识环境下的定位算法
陈树
高静
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015
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