无线传感器网络的三维定位算法研究.pdf

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1、66传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2013年第32卷第9期无线传感器网络的三维定位算法研究刘健，沈海斌(浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027)摘要：在分析无线传感器网络的结构模型的基础上，提出了一种基于支持向量机(SVM)的新型传感器三维定位算法。利用SVM算法能够在高维空间对非线性样本进行分类的优点，通过各传感器节点估测其与锚节点问的距离作为特征向量，最终对未知节点所属立方体空间进行分类来实现定位未知节点。实验结果表明：该算法达到了88％的平均定位准确率，而且对锚节点密度和距离误差具有较低的依赖性，验证了算法具

2、有实用性。关键词：传感器定位；无线传感器网络；支持向量机；锚节点；未知节点中图分类号：TP212．9文献标识码：A文章编号：1000-9787(2013)09-0066-03Studyon3DlocalizationalgorithmforWSNsLIUJian，SHENHai—bin(CollegeofElectricalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China)Abstract：Onthebasisofanalysisonstructuremodelofwirelesssensornetworks(WSNs)。a

3、novel3Dlocalizationalgorithmisproposedbasedonsuppo~vectormachine(SVM)．TakingadvantageofSVMcanclassifyonnonlinearsampleinhigh—dimensionalspace，thefeaturevectorisestimatedbydistancebetweeneachnodeandanchornode．Finally．thecubicspaceofunknownnodesiSclassifiedtorealizelocationofunknownnodes．Theex

4、perimentalresultsindicatethatthealgorithmachievesaveragelocalizationcorrectrate88％andisinsusceptibletoanchornodesdensityandrangeerror，SOitapprovesthatthisalgorithmispractica1．Keywords：sensorlocalization；wirelesssensornetworks(WSNs)；supportvectormachine(SVM)；anchornode；unknownnode0引言件设备要求和设备成

5、本，且能获得同样高的定位正确率。近年来，无线传感器网络在环境监测、目标跟踪等领域本文分析了传感器节点在网络中特征向量提取模型，有着广泛的应用，传感器定位技术是无线传感器网络的重提出了一种基于SVM进行节点三维定位的算法。首先对要支撑技术。目前，关于无线传感器网络的定位研究还主无线传感器网络的节点进行建模，然后再提取未知节点与要集中在二维平面上，但是真实世界中的传感器节点却是锚节点间的位置变量作为特征向量进行训练，最后利用处于三维空间。因此，对节点三维定位的研究具有更现实SVM进行分类识别，对实验结果进行了分析和总结。的意义。1SVM原理支持向量机(SVM)是一种比较先进的机器学

6、习方法，SVM作为一种优秀的基于样本学习的机器学习算法，其基于结构化风险最小化原则和统计学习理论发展起来，与其他算法的区别在于它的指导思想是结构风险最小化的所以，具有较强的泛化能力⋯。SVM能够在高维空间对特原则。具体算法是：对于给定一个样本集(，y)，(。，征向量进行线性分类，因此，具有优异的分类能力。Y2)，⋯，(，Y)，其中，∈R为Ⅳ维向量，Y∈t一1，1}为最近几年，一些学者已经提出了一系列传感器节点样本分类标志值。这样一个二类划分问题，实际上就是要三维定位算法，但是大多数算法要求测量传感器节点找到一个超平面W·+b=0，将样本集分成两类，这两类问的角度和距离，虽然具有

7、较精确的定位效果，但是对节点样本集到该超平面的分隔距离最大化。归一化后，条件可的硬件设备要求也更大。而本文所采用的传感器定位算法以归结为Y(W·+b)≥1。于是整个寻找最优超平面的只要求估测各节点问的距离近似值，降低了节点设备的硬问题就可以归结为在样本集(，Y)，(，)，⋯，(，Y)收稿日期：2013--03—14基金项目：国家科技蘑大专项资助项目(2009ZX01031-0014)07)第9期刘健，等：无线传感器网络的三维定位算法研究67上求二次凸优化问题⋯，}个分值，Y轴上将存在着{c)