基于K-means聚類點(diǎn)密度加權(quán)質(zhì)心定位算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著移動通信技術(shù)的飛速發(fā)展,基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSNs)的定位技術(shù)受到越來越多的關(guān)注。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由大量隨機(jī)部署在監(jiān)測區(qū)域的傳感器節(jié)點(diǎn)組成,這些傳感器節(jié)點(diǎn)通過自組織方式形成了一個多跳的動態(tài)自組織網(wǎng)絡(luò),目的是為了對網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域中感興趣的信息進(jìn)行協(xié)同感知、采集以及處理。作為信息自動獲取的重要技術(shù)之一,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綜合了無線通信、嵌入式技術(shù)以及傳感器技術(shù)等,其應(yīng)用領(lǐng)域非常的廣泛,如

2、井下人員定位、消防救援、安全監(jiān)控、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等。
  雖然如今的科技越來越發(fā)達(dá),但礦難、火災(zāi)等的救援工作由于無法精確定位到受害者位置而增加了風(fēng)險,是一個亟待解決的問題。本文在傳統(tǒng)的基于RSSI測距和質(zhì)心定位非測距算法基礎(chǔ)上,取兩者的優(yōu)勢進(jìn)行融合,提出了基于K-means聚類點(diǎn)密度加權(quán)質(zhì)心定位算法(KCPD-WCLA)。本文的主要工作如下:
 ?。?)首先對無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位的相關(guān)算法進(jìn)行分析、研究,分為基于測距和基

3、于非測距兩種定位算法,其中本文最主要側(cè)重對基于RSSI的測距和質(zhì)心非測距定位算法研究。
  (2)由于在WSNs應(yīng)用中,信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的個數(shù)一般比較多。進(jìn)行定位時,對這些大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理將面臨計算量大、計算復(fù)雜度高的問題,必須找出一種適合的算法來處理大量的數(shù)據(jù)集。而目前已有的處理大量數(shù)據(jù)集的聚類算法有很多種,本文主要對基于劃分方法中的K-means聚類算法進(jìn)行研究。
 ?。?)利用RSSI測距得到未知節(jié)點(diǎn)與大量信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離值,原

4、始的分組方式是對信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)n采用C3n的分組方式,然后再利用三邊定位法得到許多接近真實(shí)位置的估計值。但是由于n值一般比較大,利用C3n計算量很大,會增加計算復(fù)雜度。對此進(jìn)行研究并提出一種計算復(fù)雜更小的分組方式。
 ?。?)對基于RSSI測距及加權(quán)質(zhì)心非測距定位算法進(jìn)行融合,再結(jié)合K-means聚類某些特性,針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在定位中的應(yīng)用,提出一種基于K-means聚類點(diǎn)密度加權(quán)質(zhì)心定位算法(KCPD-WCLA),因其簡便、易行的

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