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
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
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页码:473 / 475+502 +502
页数:4
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共 4 条
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