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无线传感器网络中的分布式节点定位方法


□ 李善仓 傅 鹏 张德运

  摘要:提出一种基于流形学习的分布式Hessian局部线性嵌A,(DHLLE)定位方法,给出了基于流形学习算法的定位框架,DHLLE方法采用同情最邻近算法来选择节点邻居列表,并应用Hessian局部线性嵌入(HLLE)算法获取传感器网络节点的局部映射,再通过时局部映射合并获得所有节点的全局映射,最后通过对参考节点进行坐标匹配以取得所有节点的全局坐标,仿真结果表明,DHLLE方法能够快速、准确地对节点进行定位,且复杂度低,节点能耗小,其性能超过了分布式加权多维定标等算法。
  关键词:传感器网络;分布式节点;定位方法
  中图分类号:TP393,17文献标识码:A文章编号:0253-987X(2007)12-1418-05
  
  在传感器网络(WSN)的各类应用中,传感器节点的自身定位是其关键问题之一,现有的传感器网络规模庞大、节点数多,这就要求其成本低廉、能耗低、生命周期长,要是按位置规律布置节点或者在每个节点上安装GPS模块等都是不现实的,因而,开发高效、低能耗、健壮的节点自身定位系统迫在眉睫。
  目前,分布式定位算法主要是基于连通性模型开发的,尤其是基于流形学习算法的定位方法,如分布式加权多维定标(dwMDS)算法、Laplacian特征映射算法、多维定标映射(MDSMAP)算法等,但这些算法的计算过于复杂,不适用于分布式节点的定位。
  本文提出了一种基于流形学习的分布式Hes-sian局部线性嵌入(DHLLE)定位方法,该方法计算量小,适用于分布式计算,也是一种基于数据关联进行节点定位的方法。
  
  1 DHLLE中的基本模型与方法
  
  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

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