作者：谭红君 单位：中国民营科技促进会 出版：《中国新技术新产品》2009年第18期 页数：2页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXPJX2009180310 DOC编号：DOCXPJX2009180319 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器网络节点定位机制的研究》PDF+DOC2004年第35期 彭刚,曹元大,孙利民 《WSN中移动信标辅助的加权质心定位算法》PDF+DOC2013年第10期 鲍金凤,游晓鹏 《C-cast:传感器网络中无位置数据分发和发现技术》PDF+DOC2012年第07期 李志刚,吴君青 《传感器网络基于移动信标改进的DV-Hop定位算法》PDF+DOC2011年第04期 谢晓松,程良伦 《抵抗恶意信标的安全优化DV-Hop算法》PDF+DOC2011年第09期 黄晨钟,许力,叶阿勇,钟进发 《基于虚拟信标节点的定位算法》PDF+DOC2011年第01期 钟进发,许力,叶阿勇,黄晨钟 《一种无线传感器网络自适应定位算法》PDF+DOC2010年第18期 王栋栋,孙燕 《无线传感器网络节点定位安全研究进展》PDF+DOC2009年第S1期 叶阿勇,马建峰,裴庆祺,许力 《无线传感器网络安全定位研究》PDF+DOC2008年第09期 杨跃,王福豹,段渭军 《无线传感器网络节点定位技术研究》PDF+DOC2007年第03期 傅明磊,董慧颖

    • 我们首先介绍了无线传感器网络，对它的特点进行了分析，明白了网络传感器节点自定位的意义，接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上，文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中，信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后，它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马-罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能，并且与下限法得到的数据进行了比较。

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