基于人工神经网络的无线传感器定位算法

• 作者: 宋慧敏 杨社堂 赵栋栋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 无线传感器网络 节点定位 径向基函数 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 473-475,502
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

在无线传感器网络定位中,距离向量-跳数(DV-Hop)算法定位误差较大;为了提高定位准确性,结合径向基函数(RBF)神经网络与节点跳数理论,提出RBF-Hop的定位算法;该算法中需要随机生成虚拟节点以满足神经网络的训练,此算法为首先对距离各锚节点均较近的优先定位节点进行定位,然后将已经定位的节点作为下一轮定位的锚节点,循环定位直至所有未知节点定位出来;仿真实验表明,在同样的节点分布下,RBF-Hop比DV-Hop算法的平均定位误差降低29.11％;在锚节点比例、通信半径不同等情况下,RBF-Hop比DV-hop算法的定位精度有了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨社堂	太原理工大学计算机科学与技术学院	25	300	7.0	17.0
2	宋慧敏	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	19	1.0	1.0
3	赵栋栋		1	19	1.0	1.0