基于分布式加权多维定标的节点自身定位算法

被引：2

作者：

李善仓 ^{[1
]}

张德运 ^{[1
]}

马富海 ^{[2
]}

张克旺 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安交通大学电子与信息工程学院

[2] 中国人民解放军部队

来源：

西安交通大学学报 | 2006年 / 12期

关键词：

传感器网络; 分布式精确定位; 定位算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212.9 [传感器的应用]; TN929.5 [移动通信];

学科分类号：

080202 ; 080402 ; 080904 ; 0810 ; 081001 ;

摘要：

提出了一种基于对称K最邻近(SKNN)传感器网络节点分布式精确定位算法.该算法首先采用SKNN方法选择每个节点的邻居节点,通过接收信号强度(RSS)方法测得每对节点之间的距离,构建节点距离矩阵,并以距离矩阵为输入,应用分布式多维加权算法对矩阵进行处理,从而获得传感器网络节点之间的局部映射关系.最后,根据参考节点的坐标对节点局部映射关系进行匹配,以获取节点坐标的全局映射.仿真实验表明,采用所提算法可以加强定位精度,提高计算效率,在有25个节点的传感器网络中,定位误差要比dwMDS方法低大约5%.

引用

页码：1388 / 1392

页数：5