一种改进的LS-SVR定位算法

摘要：

研究无线网络传感器节点定位技术问题,根据特征量重要度最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的定位方法,为提高可靠目标跟踪效果,提出了一种改进策略.算法的主要思想是:根据已知锚节点坐标信息,通过对探测区域网格化采样,得到包含未知节点到各锚节点的距离和未知节点坐标的训练样本集,利用LS-SVR训练得到定位模型,定位时以用多个锚节点的平均每跳距离的平均向量作为模型的输入,将模型输出作为未知节点的估计坐标.仿真结果表明,算法在不需要增加节点的硬件开销的基础上提高了定位精度,是无线传感器网络中节点定位的一种实用方案.

关键词：无线传感器网络、定位算法、支持向量回归

所属期刊栏目：27

分类号：TP212(自动化技术及设备)

在线出版日期：2011-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：117-120