论文研究-基于虚节点的非度量加权多维标度定位算法.pdf

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提出一种基于虚节点的非度量加权多维标度定位算法,它利用矩阵截断奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵。仿真实验显示,该算法在网络节点密度较低或拓扑结构不规则时比以往算法有更好的定位精度。
3130 计算机应用研究 4仿真实验 E MA NDS-MAPe)g Gol 非度量加交MDs 50 在 MATLAB7.0环境下对非度量加权MDS算法和 30 MAMDS-MAP(P)算法进行了仿真,并且对两种算法的实验结 88 20 果进行比较。采用平均定位误差衡量算法性能,其表示为 sample times 个间,205 303540 range crror %o eror=∑‖xn-;-xn-;‖2/(、n-m)xr)×100% 图2增加采样次数的仿真 图3增大测距误差的仿真 其中:n为节点总数,m为锚节点的个数,r为节点通信半径。 在50×50的方形区域,随机布设50个移动节点。其屮4 个锚节点,通信半径r=6,平均每个节点添加3个虚节点。取 结束语 D=r,节点测距误差5%r。实验中,如果d≤r,则p≈1;否 根据无线传感器网终节点距离矩阵各元素间有在冗余的 则p=0.01;距离测量引入零均值高斯噪声N(0,e2),迭代终特性,本文提出了针对移动稀疏网络的非度量加权多维标度算 止条件s=10-4。结果如图1所示,园圈表示节点原始位置, 法。由于该算法利用部分节点的距离矩阵通过截断奇异值分 点表示定位后的位置,带有×的节点表示错节点,节点原始位 解计算距离矩阵的逼近阵,从而避免了以往定位算法采用节点 间最短路径算法来构造距离矩阵而引入的误差。仿真分析表 置与定位后位置的连线表示了定位误差的大小。依次增加节明,对存在测距误差和节点密度稀疏的网络拓扑条件下该算法 点运动轨迹采样次数,即每个节点添加虚节点的数目,与MA能有效地提高定位精度。 MDS-MAP(P)算法进行比较,结果如图2所示。随着采样次数参考文献 的增加,添加的虚节点数目也越多,两种算法的定位误差都呈1]孙利民,李建中,陈渝,等,无线传感器网络[M].北京:清华大学 下降的趋势,非度量加权MDS算法的定位误差下降得更快。 出版社,2005:411 接下来,在上面实验的网络拓扑条件下改变节点间的测距 1 2 HE Tian, HUANC Cheng-du, MBLUM B. Range-free localization achemes for large scale sensor networks C// Proc of the oth Annual 误差比较两种算法的性能,实验结果如图3所示。因为两种算 nternational Conference on Mobile Com puting and Networking 法都以距离信息为基础,所以两种算法的定位误差都随节点测 2003:81-95 距误差的增大而增大。由于 MA-MDS- MAP(P)用最短路径距 [3 SHANG Y, RUML W, ZHANG Y. Localization from connectivity in sensor networks[ J. IEEE Trans on Parallel and Distributed Sys 离代替节点间欧氏距离,非度量加权MDS算法用矩阵逼近法 tems,2004,15(11):961-974 构建节点距离矩阵,因此测距误差为零时定位误差依然存在。[4 SHANG Y, RUML W. Impruveul MDS-based localization[ Cl/Proc 从图3中容易看出非度量加权MDS算法的容错性能更好。 f IEEE Infocom. Hong Kong: IEEE Press, 2004: 2640-2651 [5 COSTA J A. PATWARI N, HERO A O III. Distributed weighted multidimensional scaling for node localization in sensor networks[ J] ACM Trans on Sensor Networks Journal, 2006, 2(1): 39-64 6 WU Chang-hua, SHENG Wei-hua, ZHANG Ying. Mobile sensor net- works self localization based on multi-dimensional scaling[C// Proc of Ieee International Conference on Robotics and Automation. ro 20 ma. IEEE Press 2007. 4038-4043 [7] ARORA S, HAZAN E, KALE S. A fast random sampling algorithm for sparsifying matrices[C]//Proc of RANDOM. 2006: 272-279. [8 CAPKUN S, HAMDI M, HUBAUX J P. CPS-free positioning in mo- 图150×50区域内节点分布图 bile Ad hoc networks// Proc of Hawaii International Conference on Sy stem Sciences. 2001: 3481-3490 上接第3124页) [7] CIM infrast nIcture specification[EB/OI .(2005-10-04)[2008-11 [2 FOSTER I. GRIMSHAW A. LANE P, el aL. OGSA basic exec 0.hlp//www.dntf.org/stanlarls/dlocummenls/cim/dsp0004 tionservices[EB/OL].(2006-01-10)[2008-11-20].htp://www. [8 FOSTER I, KISHIMOTO H, SAVVA A, et al. The open grid ser- [3 ANJOMSHOAA A, BRISARD F, DRESCHER M, et al. Job submis vicesarchitecture[eb/ol].(2006-01-12)[2008-11-20].http:/. sion description language (JSDL. specification, version 1.O[ EB www.ngt.org/gf/docs/?final Ol.(2005-11-22)[2008-11-20].hup://www.ugf.org/gl/[9TreAdweLl..Opengridservicesarchiteclureglossaryoflens 「EB/OL1.(2007-12-21)「2008-11-201.htp://ww.ogf.org/gf [4] Specification for Cim operations over Httpl eb/Olj.(2007-01-09) docs/? final [2008-11-20].http://www.dmtforg/standards/published_docu-[10]macielF.GuidelinesforinformationmodelingforOgsaBentities ments/Dsp200. html [FB/O.].(2008-04-18)[2008-11-20].htp:/ww.og.org/gf [5 CIM schena version 2. 17 final[ EB/OLI(2007-08-18)[2008-11 de 20.http://www.dmtf.org/standards/cim/cim_schema_v217 11 ANDREOZZI S, BURKE S, EHM F, et al. GLUE V. 2.0- refer- [6 CIM schema version 2. 17 experimental[ EB/OL].( 2007-08-18) ence realizations to concrete data models [ EB/OL].( 2008-03-20) 2008-11-20.http://www.dmtf/org/standards/cim/eim_schema [2008-11-20.https://forge.gridforum.org/sf/go/doc14639 v217

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