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摘要:
针对无线传感器网络中节点间接距离测量精度问题,提出一种改进的节点距离测量算法DV-GNN,分析了算法的理论基础,给出了算法的实现步骤.DV-GNN算法以节点的梯度化邻居节点信息作为彼此识别的依据以提高距离测量的分辨率,将分辨率从节点有效通信半径提高到节点间距.与DV-hop算法相比,保留了其低成本、低开销的优点,却极大地提高了节点距离测量精度.理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果.
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文献信息
篇名 基于梯度化邻居节点信息的传感器网络节点距离测量
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 无线传感器网络 最小跳数梯度场 梯度化邻居节点信息 距离测量
年,卷(期) 2008,(11) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 237-245
页数 9页 分类号 TP393
字数 7990字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-436X.2008.11.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张大方 湖南大学计算机与通信学院 295 2498 22.0 33.0
5 郑明才 湖南大学计算机与通信学院 10 66 5.0 7.0
9 黎文伟 湖南大学软件学院 62 382 11.0 17.0
10 赵晋琴 湖南第一师范学院信息技术系 34 127 7.0 10.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
最小跳数梯度场
梯度化邻居节点信息
距离测量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
出版文献量(篇)
6235
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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