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题名基于多维缩放和自适应加权迭代的WSN定位算法
被引量：1
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作者
江美娟
刘锡祥
盛广润
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机构
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
北大核心
2025年第5期29-39,共11页
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基金
国家自然科学基金(51979041,61973079)项目资助。
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文摘
针对基于测距的接收信号强度(RSSI)的定位方法存在的误差较大,以及针对基于复杂函数缩放(SAMCOF)的迭代方法的加权策略单一,无法适应距离量测值的不稳定性,影响定位精度的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和多维尺度(MDS)的自适应加权迭代算法。首先,利用EKF算法融合由RSSI得到的距离量测值和加速度信息,以获得优化后的距离状态量;然后,基于协方差矩阵中距离状态量的置信度动态调整不同通信节点对之间的权重,并采用优化的距离构建距离矩阵,进行多维标度定位(MDS-MAP),得到初始位置;最后,采用基于SMACOF的迭代优化方法对初始位置进行迭代,以消除不完全链路观测对定位精度的影响,从而获得更精确的位置估计。仿真实验表明无论在何种网络分布、通信半径、节点数量以及噪声水平下,所提出的定位算法相比MDS-MAP、vMDS、wMDS均表现出了更好的效果,提高了变化的网络中的定位技术精确性和鲁棒性。同时,基于ZigBee CC2530的定位系统的半物理实验结果验证了所提出算法在室内和室外场景上定位效果,克服了传统方法在复杂环境中的局限性。
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关键词
接收信号强度
smacof
扩展卡尔曼滤波
MDS-MAP
自适应加权
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Keywords
received signal strength indication
smacof
extended Kalman filter
MDS-MAP
adaptive weighting
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名最短路径距离矩阵修正的多维标度定位算法
被引量：5
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作者
任克强
庄放望
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期129-135,共7页
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文摘
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。
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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
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Keywords
wireless sensor network
the shortest path
MDS-MAP（C）algorithm
node localization
multidimensional scaling
smacof algorithm
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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