針對大規(guī)模WSN節(jié)點定位精度不能滿足要求的問題,提出了基于誤差加權(quán)和與融合修正的分布式迭代節(jié)點定位算法。算法首先將WSN表示為無向圖形式,根據(jù)參考節(jié)點通信半徑將其劃分為多個子圖,在子圖內(nèi)構(gòu)建距離誤差加權(quán)目標函數(shù),通過相位搜索粗定位和遺傳蟻群算法精定位迭代計算未知節(jié)點的精確位置信息,然后通過子圖間融合對節(jié)點位置進一步修正,以加速算法收斂和提高定位精度。仿真實驗表明,與現(xiàn)有算法相比,文中算法對參考節(jié)點的數(shù)量與通信半徑要求較低,但仍可以取得最優(yōu)的定位精度,且具有較好的適應(yīng)性。 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 WSNs節(jié)點定位算法
2 WSN節(jié)點分布式定位
    2.1 子圖內(nèi)定位算法
    2.2 基于相位搜索的初始粗定位
    2.3 未知節(jié)點迭代精確定位
    2.4 子圖間定位融合修改
3 仿真校驗分析
    3.1 RN節(jié)點占比對算法性能影響
    3.2 不同通信半徑對算法性能影響
4 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
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