期刊文章详细信息
改进的无线传感器网络三边质心定位算法
Improved Trilateration Centroid Localization Algorithm for Wireless Sensor Network
文献类型:期刊文章
LI Hai-xiao;YU Dong;HU Yi;YU Hao-yu(University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;Shenyang Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences,Shenyang 110168,China;Shenyang Golding NC Intelligence Tech.Co.,Ltd.,Shenyang 110168,China)
机构地区:[1]中国科学院大学,北京100049 [2]中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳110168 [3]沈阳高精数控智能技术股份有限公司,沈阳110168
基 金:工信部2017年度“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项项目(2017ZX04018001-003)资助.
年 份:2020
卷 号:41
期 号:6
起止页码:1216-1223
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:节点定位是无线传感器网络的关键技术之一,它可以使观察者迅速找到数据源的坐标位置.基于接收信号强度指示(RSSI)的三边质心定位技术由于算法简单、成本低、无需太多锚节点而被广泛使用.但传统的三边质心定位技术容易受到周围环境、障碍物、信号噪声等影响,导致算法误差较大,定位精度不够.本文提出了改进的三边定位算法,通过模糊C均值聚类方法对锚节点向未知节点发射的RSSI信号进行聚类,消除小概率大干扰的噪声信号,根据相对准确的RSSI值计算未知节点和锚节点的距离,然后通过参考点加权质心定位算法寻找参考点对未知节点进行精确定位.仿真结果表明,改进后的算法减小了RSSI测距误差,提高了无线传感器网络的节点定位精度.
关 键 词:无线传感器网络(WSN) 三边质心定位 接收信号强度指示(RSSI) 模糊C均值聚类 参考点加权质心定位
分 类 号:TP393]
参考文献:
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引证文献:
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