【摘 要】
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针对距离偏差对多边定位算法的影响,提出了一种改进的KC-Multilateration算法.将K-means聚类方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过聚类分析对误差较大的距离信息进行筛
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针对距离偏差对多边定位算法的影响,提出了一种改进的KC-Multilateration算法.将K-means聚类方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过聚类分析对误差较大的距离信息进行筛选.对剩余距离信息使用多边定位法进行定位求解,作为最终结果.仿真实验表明,KC-Multilateration与原多边定位法相比在各种误差环境下均能有效降低定位误差,且定位结果稳定.在由实际节点构成的实验环境中使用RSSI值进行测距的进一步实验表明,在不增加任何通信开销的前提下,改进算法定位误差更小,容错性更高,验证了KC-Multilateration的有效性和实用性.
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