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综合馆
基于三角形重心扫描的改进APIT无线传感器网络自定位算法
  • 摘要

    传感器节点的自定位问题是无线传感器网络的重要研究内容之一.APIT是一种主要的非基于测距的定位算法.相对于其他非基于测距定位算法,APIT具有定位精度高、通信开销小等优点.但是,APIT要求有较高的锚节点密度,而且在APIT测试过程中,边界效应以及低邻居节点密度容易增加InToOut和OutToOn测试错误的发生次数.另外,APIT算法中的网格扫描算法对于OutToIn错误的容错性较差且其执行效率低.针对以上问题,提出了一种基于三角形重心扫描的改进APIT算法.首先,分析了APIT测试中的两种典型错误InToOut和OutToIn错误产生的原因,引入了对APIT测试方法的两处改进;然后,分析了网格扫描算法对节点定位精度和算法执行效率的影响,提出了一种三角形重心扫描法,有效改进了算法的定位精度和执行效率;最后,通过仿真实验验证了改进后的算法不但可以有效地减少InToOut和OutToIn两类错误发生的次数,提高平均定位精度,改善算法的性能,而且对OutToIn错误的容错性更强,执行效率更高,能够显著地提高节点的平均精度.

  • 作者

    周勇  夏士雄  丁世飞  张磊  敖欣  Zhou Yong  Xia Shixiong  Ding Shifei  Zhang Lei  Ao Xin 

  • 作者单位

    中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221008/华南理工大学电子与信息学院,广州,510640

  • 刊期

    2009年4期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    无线传感器网络  自定位算法  APIT  网格扫描  三角形重心扫描 

参考文献
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107.20.10.203