无线传感器网络中多边定位的聚类分析改进算法

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1、第8期电子学报Vo1．42No．82014年8月AC_rAEI正CrR0NICASINICAAug．2014无线传感器网络中多边定位的聚类分析改进算法孙大洋，钱志鸿，韩梦飞，王雪(吉林大学通信工程学院，吉林长春130012)摘要：针对距离偏差对多边定位算法的影响，提出一种改进的KCMuhilaterafion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

2、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—Mtdtilateration的有效性和实用性．关键词：多边定位法；K-means聚类；无线传感器网络中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：0372—2112(2014)08—160l一07电子学报URL：http：／／www．ejourna1．org．anDOI：10．3969／j．issn．0372—2112．2014．08．022ImprovingMultilaterationAlgorithmbyClusterAnalysisinWSNSUN

3、Da-yang，QLZhi—hong，HANMeng一，WANGXue(CollegeofConmo~icationEngineering，]ilinUniversity，Ch,~,chna，Jilin130012，China)Abstract：Toreducetheimpactofdistanceinformationerors。animprovedmultilaterationalgorithmnamedKc_Multilatera．tionisproposed．ItisexploredthatK-meansclusteringmethodologyisemployedtowireless

4、sensornetworklocalizationschemes．Byclusteranalysis，KC-Multilatemfionalgorithmcanfigureoutthedistancedatawhichalefarmolebeyondtheirtruevalue，andthenremovesthosedatafromthemeasureddistancedata．Thenmultilaterationisadoptedwiththerestdistancedata，obtainingthefinalresults．Simulationexperimentsindicatetha

5、ttheproposedKC-MtdfilaterationCallreducelocationerrorsefectivelyandhasmoresta—blelocationresultsinavarietyoferrorenvironmentcomparingwiththeoriginalmultilaterationalgorithm．FurtherexperimentsbasedonRSSIindicatethattheimprovedalgorithmhassmallerlocationerrorsandstrongerperformanceoffaulttolerancewith

6、outaddinganycostsofcommunication，whichverifiesefectivenessandpracticalityofKC-Multilaterafion．Keywords：multilateration；K-meansclustering；wirelesssensornetwork(WSN)等各种因素的影响，测得或估计的距离往往存在一定的1引言误差_6J，而由实际操作中偶然因素所引起的和非视距问无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)中，题(NIDs)所引起的误差，对定位精度产生的影响更节点定位是实现有效应用的基础和前提⋯1，如果

7、缺少位大l7．8J．偏离了真实值的距离信息将会对定位精度产生置服务其监测到的一切信息都将失去意义_2j．步人物联影响．网时代后，物联网中80％的信息都和位置有关，物体之针对TOA测距误差问题，文献[8]对含有非视距误间的相对位置关系更是实现物与物相连的基础，物联网差的测距信息使用概率定位和几何定位进行检测，通过中的目标定位问题已成为研究热点之一_3l4J．估计其误差大小对测距信息进行校正，有效地降