基于临近锚节点修正的DBSCAN聚类加权定位算法

王超

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基于临近锚节点修正的DBSCAN聚类加权定位算法

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为了提高无线传感器网络节点的定位精确度,给出一种基于临近锚节点修正(CAAN)的具有噪声的基于密度的聚类(DBSCAN)加权定位算法.首先,在未知节点通信范围内的锚节点中选择三个构成三角形,证明当未知节点处在此三角形外接圆圆心位置时定位误差最小,然后据此选择合适的锚节点,结合滤波后的接收信号强度指示(RSSI)值进行定位计算,并利用DBSCAN聚类算法剔除误差较大的值.其次,把聚类后所得簇的核心点个数当作权值,采用加权定位算法得到未知节点的初始坐标.最后,计算锚节点坐标与初始坐标间的距离,选择临近的锚节点修正初始坐标,使最终的定位结果更加精确.仿真结果表明:相比于加权质心定位算法和基于RSSI测距滤波优化的加权质心定位算法,所给算法的定位精确度分别提高了69.55％和38.64％.

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来源
《太赫兹科学与电子信息学报》 |2021年第3期|426-432|共7页
作者
王超;
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作者单位

南阳理工学院计算机与软件学院河南南阳 473004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类多基地定位系统;计算机网络;
关键词
无线传感器网络; 定位; DBSCAN聚类算法; 锚节点; 加权算法;

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