在无线传感器网络定位中,非测距定位因功耗低、成本低而备受关注,但其较低的定位精度限制了其应用范围。提出了一种精度较高的基于质点弹簧模型的非测距定位算法L-MSM(Localization based on Mass Spring Model)。该算法首先使用复杂度...在无线传感器网络定位中,非测距定位因功耗低、成本低而备受关注,但其较低的定位精度限制了其应用范围。提出了一种精度较高的基于质点弹簧模型的非测距定位算法L-MSM(Localization based on Mass Spring Model)。该算法首先使用复杂度低、通信开销小的质心算法进行粗定位,然后利用改进的质点弹簧模型进行优化,使质心算法定位后成簇聚集的节点分散开来并趋近实际位置,从而实现精确定位。仿真结果表明,在通信半径较小时,L-MSM算法的定位精度相对于质心算法有显著的提高。展开更多
针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位...针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位算法中节点测量距离信息的权重.仿真实验表明,在不同的锚节点密度、Quasi-UDG模型因子和平均邻居节点数的参数下,EWLS算法定位误差较小,同最小均方误差相比,有效地提高了节点定位的精度.展开更多
文摘在无线传感器网络定位中,非测距定位因功耗低、成本低而备受关注,但其较低的定位精度限制了其应用范围。提出了一种精度较高的基于质点弹簧模型的非测距定位算法L-MSM(Localization based on Mass Spring Model)。该算法首先使用复杂度低、通信开销小的质心算法进行粗定位,然后利用改进的质点弹簧模型进行优化,使质心算法定位后成簇聚集的节点分散开来并趋近实际位置,从而实现精确定位。仿真结果表明,在通信半径较小时,L-MSM算法的定位精度相对于质心算法有显著的提高。
文摘针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位算法中节点测量距离信息的权重.仿真实验表明,在不同的锚节点密度、Quasi-UDG模型因子和平均邻居节点数的参数下,EWLS算法定位误差较小,同最小均方误差相比,有效地提高了节点定位的精度.