基于svmwsn移动节点定位算法地研究

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1、摘要WSN作为一门新兴的信息获取技术，由于其特有的优点，在各个行业都有广泛的应用前景。节点定位技术是基于WSN应用的基础技术，其定位精度直接决定了WSN的应用的好坏。随着人们需求的扩大，传统的静态WSN定位技术已经不能满足人民的需求，移动WSN定位技术则越来越受到人们的关注。SVM是一种基于SLT的机器学习方法，它以结构风险最小化为目标，能够很好的解决小样本、局部极小值等问题。本文在充分对以往技术分析的基础上，主要进行以下几项工作：1)为解决基于MCL算法的WSN移动节点自定位计算和通信能耗消耗多的问题，本文建立了小样本

2、SVM模型。通过这一模型可以实现待定位节点的定位，模型定位节省了传统节点定位算法的测距能源消耗。2)本文提出了一种基于SVM回归训练WSN移动节点定位算法，该算法在继承了传统移动节点定位算法中采样箱概念的同时，引入了节点运动方向的预测，提高了节点的定位精度。由于算法省略掉了节点在定位时测距和计算位置等耗能比较大的过程，因此节点在定位时的能耗大大的降低。3)本文通过对车载网络进行结构化分析，提出了一种基于MSVML的车载网络定位系统的解决方案。分别对其中的指挥中心、移动单元进行了较详细的分析设计。关键词：移动传感器网络；定

3、位；支持向量机；牛顿插值ABSTRACTAtpresent，WSN，asanemerginginformationobtainingtechnology，canbewidelyappliedinmanyareasduetoitsuniqueadvantages．NodelocalizationtechnologyisabasictechnologywhichisbasedontheapplicationofWSNanditslocalizationaccuracydirectlydeterminesthequalityo

4、fapplicationsinWSN。Withtheexpansionofpeople’Sneeds，thetraditionalstaticWSNlocalizationtechnologycannotmeettheneedsofpeople．ThemobileWSNlocalizationtechnologydrawsmoreandmoreattention．Thesupportvectormachineisamachinelearningmethodbasedonstatisticallearningtheorya

5、ndwiththeaimofstructuralriskminimization，itcansolvetheproblemsofsmallsamplesizeandthelocalminimum．Basedonfullanalysisofprevioustechnologies，thefollowingresearchesareconductedinthispaper：Inordertosolvethelargeenergyconsumptionfromself—localizationandcomputationofM

6、CLalgorithm-basedWSNmobilenodes，thesmallsampleSVMmodelisbuilt．AndthenodestobelocatedcanbelocatedbytheSVMregressionmodel．Thelocalizationwaybythismodelsavestherangingenergyconsumptionofthetraditionalnodelocalizationalgorithms．ThispaperpresentsaWSNmobilenodelocaliza

7、tionalgorithmbasedonSVMregressiontraining．Thisalgorithmfullyinheritstheconceptofsamplingboxfromthetraditionalmobilenodelocalizationalgorithmandintroducesthepredictionofthenodemovementdirection，whichimprovesthelocalizationaccuracyofthenode．Andasthealgorithmomitsth

8、elargeenergyconsumingprocessinrangingandlocationcomputing，theenergyconsumptionislargelyreducedinlocalization．Thispaperpresentsapositioningsystemsolutionofvehic