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时间:2020-03-24
《基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2015年第34卷第7期传感器与微系统(TransducerandMierosystemTechnologies)125DOI:10.13873/J.1000--9787(2015)07--0125--03基于K.means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法张乙竹,周礼争,唐瑞,余敏(1.江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022;2.江西师范大学软件学院,江西南昌330022)摘要:为降低无线传感器网络(WSNs)在节点众多时算法复杂度,提高定位精度,提出一种基于K—means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法(KCPD—WCL
2、A)。首先,对空间中随机大量布设的锚节点进行分组,利用三边测量定位法在二维平面上得到许多接近真实值的结果;然后将K—means聚类算法引入到WSNs的定位问题中,对K个聚类点密度加以考虑,利用加权质心定位算法(WCLA)得到定位结果。理论分析与仿真结果表明:计算复杂度明显降低,定位精度比多边定位算法(MLA)和WCLA有显著提高。关键词:无线传感器网络;K—means聚类;加权质心定位算法中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1000-9787(2015)07-0125-03Weightedcentroidlocalizationalg
3、orithmforWSNsbasedonK-meansclusteringpointdensityZHANGYi:zhu,ZHOULi-zheng,TANGRui,YUMin(1.SchoolofComputerInformationandEngineering,JiangxiNormalUniversity,Nanchang330022,China;2.SchoolofSoftware,JiangxiNormalUniversity,Nanchang330022,China)Abstract:Inordertoreducewirelessse
4、nsornetworks(WSNs)algorithmcomplexitywhentherearelotsofanchornodes,andimprovepositioningprecision,proposeaweightedcentroidlocalizationalgorithmbasedonK—meansclusteringpointdensity(KCPD—WCLA).First,groupalargenumberofanehornodeswhicharerandomlydeployedinspace,andusetrilateral
5、measurementpositioningmethodtoobtainmanyresultsclosetorealvalueintwo—dimensional(2D)plane;then,K—meansclusteringalgorithmisintroducedtoWSNslocalizationproblem,takeKclusteringpointdensityintoconsiderationthatpositionresultscanbeachievedbyusingtheweightedcentroidlocalizational
6、gorithm(WCLA).Theoreticalanalysisandsimulationresultsshowthatcomputationalcomplexityissignificantlyreduced,positioningprecisionisimprovedsignificantlycomparedwithmultilaterallocalizationalgorithm(MLA)andWCLA.Keywords:wirelesssensornetworks(WSNs);K—meansclustering;weightedcen
7、troidlocalizationalgorithm(WCLA)0引言利用三个锚节点来确定未知节点的位置,然而单次估算的无线传感器网络(WSNs)是由大量的传感器节点组坐标值无法准确反映未知节点真实位置;文献[2]中提出成,通过无线通信方式形成的自组织多跳网络,广泛应用于利用三边测量法来估计三维点云图的方法;文献[3]中提交通、安全、军事、医疗等领域,具有很广阔的应用前景。出一种聚类改进多边定位算法(MLA);文献[4]结合煤矿目前现有的定位算法根据是否需要测量节点间的距离井下特征,提出一种自适应RSSI三角加权质心定位算法分为基于测距(ran
8、ge—based)和基于非测距(range—free)两大(WCLA);文献[5]采用RSSI进行测距并使用ZigBee进行类。基于测距技术主要有RS
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