基于人工神经网络的无线传感器定位算法

被引：25

作者：

宋慧敏 ^{[1
]}

杨社堂 ^{[1
]}

赵栋栋 ^{[2
]}

机构：

[1] 太原理工大学计算机科学与技术学院

[2] 大秦铁路股份有限公司

来源：

计算机测量与控制 | 2014年 / 22卷 / 02期

关键词：

无线传感器网络; 节点定位; 径向基函数; 人工神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP212.91 [];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

在无线传感器网络定位中,距离向量-跳数(DV-Hop)算法定位误差较大;为了提高定位准确性,结合径向基函数(RBF)神经网络与节点跳数理论,提出RBF-Hop的定位算法;该算法中需要随机生成虚拟节点以满足神经网络的训练,此算法为首先对距离各锚节点均较近的优先定位节点进行定位,然后将已经定位的节点作为下一轮定位的锚节点,循环定位直至所有未知节点定位出来;仿真实验表明,在同样的节点分布下,RBF-Hop比DV-Hop算法的平均定位误差降低29.11%;在锚节点比例、通信半径不同等情况下,RBF-Hop比DV-hop算法的定位精度有了明显的提高。

引用

页码：473 / 475+502 +502

页数：4

共 4 条

[1]

A new vision-based approach to differential spraying in precision agriculture.[J].Alberto Tellaeche;Xavier P. BurgosArtizzu;Gonzalo Pajares;Angela Ribeiro;César Fernández-Quintanilla.Computers and Electronics in Agriculture.2007, 2

[2]

无线传感器网络.[M].孙利民等编著;.清华大学出版社.2005,

[3]

无线传感器网络中一种改进的DV-Hop定位算法 [J].