子图融合修正WSN节点分布式定位算法

发布时间：2022-07-03 21:21

　　针对大规模WSN节点定位精度不能满足要求的问题,提出了基于误差加权和与融合修正的分布式迭代节点定位算法。算法首先将WSN表示为无向图形式,根据参考节点通信半径将其划分为多个子图,在子图内构建距离误差加权目标函数,通过相位搜索粗定位和遗传蚁群算法精定位迭代计算未知节点的精确位置信息,然后通过子图间融合对节点位置进一步修正,以加速算法收敛和提高定位精度。仿真实验表明,与现有算法相比,文中算法对参考节点的数量与通信半径要求较低,但仍可以取得最优的定位精度,且具有较好的适应性。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 WSNs节点定位算法
2 WSN节点分布式定位
    2.1 子图内定位算法
    2.2 基于相位搜索的初始粗定位
    2.3 未知节点迭代精确定位
    2.4 子图间定位融合修改
3 仿真校验分析
    3.1 RN节点占比对算法性能影响
    3.2 不同通信半径对算法性能影响
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3655666