【摘 要】
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节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一。在大多数无线传感器网络应用中,确定传感器节点的物理位置是最基本的要求。目前现有的无线传感器网络节点自定位算法普
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节点自定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一。在大多数无线传感器网络应用中,确定传感器节点的物理位置是最基本的要求。目前现有的无线传感器网络节点自定位算法普遍存在定位性能受环境和锚节点配置影响大、算法复杂度高、能耗大等问题。随着无线传感器网络技术的不断进步成熟,其应用将会越来越广泛,节点定位技术研究对于无线传感器网络具有重要的理论意义和应用价值。本文旨在对无线传感器网络节点自定位技术进行相关的讨论和研究。(1)针对Euclidean算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出了一种改进的分布式节点自定位算法。该算法将初始定位精度较高的节点升级为锚节点,未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精,并通过估计坐标值的方差来控制循环求精过程中的循环次数。仿真实验显示,改进定位算法在锚节点密度较低情况下能有效提高定位精度和覆盖率,明显降低了对锚节点密度的依赖程度。(2)将基于支持向量机(SVM)理论应用于传感器节点自定位中,提出了一种基于SVM分类区域的距离无关的定位算法,首先SVM通过对训练数据的学习构造一个二叉决策树分类器,然后该分类器将未知节点的位置确定在某一分类区域中,最后取这一区域的中心作为节点的估计位置。该算法仅仅需要网络连通性信息(即跳数),降低了网络成本和通信负荷。仿真表明该算法在保证一定的定位精度下,有效减轻了覆盖漏洞和边缘问题。最后,对论文的工作进行了总结,对未来的研究工作进行了展望。
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