作者:石欣,印爱民,张琦 单位:中国仪器仪表学会 出版:《仪器仪表学报》2014年第10期 页数:10页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFYQXB2014100110 DOC编号:DOCYQXB2014100119 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 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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