最短路径距离矩阵修正的多维标度定位算法.pdf

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1、第29卷第1期传感技术学报V01．29No．12016年1月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSJan．2016MultidimensionalScalingLocalizationAlgorithmBasedontheShortestPathMatrixCorrectionRENKeqiang，ZHUANGFangwang(SchoolofInformationEngineering，JiangxiUniversityofScienceandTechnology，GanzhouJiangxi341000，China)Abstract：Inordertored

2、ucethedifferencebetweentheshortestpathdistancematrixandEuclideandistancema-trix，animprovedalgorithmofmuhidimensionalscalingnodelocalizationwasproposedtoenhancethenodelocaliza-tionaccuracyofMDS—MAP(C)alg0rithm．ThealgorithmmadesomeimprovementsonMDS-MAP(C)a1gorithm．Theshortestpathdistancematrixwascorre

3、ctedbyusingheuristicsearchstrategy，SOastoreducetheerorbetweentheshortestpathdistancematrixandtheactualEuclideandistancematrix．Thensmacofalgorithmiterativeerrorfunc—tioninsteadofsingularvaluedecomposition(SVD)wasutilizedtosolvetheproblemofnodelocalization。whichcouldoptimizeandimprovethesolvingprocess

4、ofnodelocalization．TheexperimentalresultsshowthatcomparedwithMDS—MAP(C)alg0rithm，theimprovedalgorithmcanreducetheeroroftheshortestpathdistance，effectivelyimprovethenodelocalizationaccuracy，andithasbetteradaptabilitytotheirregularnetwork．Keywords：wirelesssensornetwork；theshortestpath；MDS—MAP(C)algori

5、thm；nodelocalization；muhidimension—alscaling；smacofalgorithmEEACC：6150Pdoi：10．39690．issn．1004-1699．2016．O1．022最短路径距离矩阵修正的多维标度定位算法任克强，庄放望(江西理工大学信息工程学院，江西赣州341000)摘要：为了减小最短路径距离矩阵与欧氏距离矩阵之间的差异，提高MDS—MAP(C)算法的节点定位精度，提出一种改进的多维标度节点定位算法。该算法对MDS—MAP(C)算法进行了以下改进：采用启发式的搜索策略对最短路径距离矩阵进行修正，以减少最短路径距离矩阵与实际的欧氏距离矩阵之间

6、的误差；利用smacof算法迭代误差函数代替SVD分解来求解节点的定位问题，以优化和改善节点定位的求解过程。实验结果表明，与MDS—MAP(C)算法相比，改进算法能够减少最短路径距离的误差，有效提高节点的定位精度，并且对不规则网络具有更好的适应性。关键词：无线传感器网络；最短路径；MDS．MAP(C)算法；节点定位；多维标度；smacof算法中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1004—1699(2016)01一O129—07无线传感器网络WSN(WirelessSensorNet．based)的算法和测距无关(Range．free)的算法口]。work)由大量部署在监测区域内的廉价

7、微型传感器Range．based算法通过测量节点之间的距离或角度节点构成，它是一种自组织、分布式处理以及快速来实现定位，Range—free算法则无需测量节点之间展开的无线网络n]。传感器节点的位置信息对的距离和角度信息，而是根据网络的连通性等信息WSN的监测活动极其重要，获取准确的传感器节点来实现定位]。Range．based的代表算法有基于到位置信息是WSN进行相关监测以及传感器节点进达时间T