仪器仪表学报

2014年10期

本刊往期查看全部 >

基于K最近邻分类的无线传感器网络定位算法

石欣;印爱民;张琦

针对无线传感器网络中,大部分节点硬件配置低,缺少自定位能力的问题,提出一种基于K最近邻分类的分布式算法LKNN。将定位问题转换成为分类问题,根据信标节点的位置信息和相距跳数计算节点间的相似度,利用K最近邻(KNN)二分分类横纵坐标,确定未知节点的坐标,经过质点弹簧算法MSO进一步优化节点的估计位置。仿真研究表明,LKNN算法定位过程中,K最近邻算法分类准确度高,质点弹簧算法可以改善边界效应,提高边缘区域节点的定位精度。相比于DV-Hop算法,LKNN定位效果更为理想,尤其是在C形随机分布的不规则网络中,平均误差和误差的标准差减小20%~50%。进一步实验结果验证了LKNN算法的有效性和实用性。 (共10页)
PDF全文下载

安装知网阅读App
手机 · Pad同步看

开通会员,文献不限量下载,尊享更多超值权益!
立即开通 >