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LAD准则下的无线传感器网络节点定位方法
引用本文:陈璋鑫,宋玉梅,万群.LAD准则下的无线传感器网络节点定位方法[J].电子科技大学学报(社会科学版),2009(1).
作者姓名:陈璋鑫  宋玉梅  万群
作者单位:电子科技大学电子工程学院;
基金项目:国家自然科学基金(60372022,60772146);;新世纪优秀人才支持计划(NCET-05-0806)
摘    要:多维标度算法广泛应用于无线传感器网络的节点定位。经典的MDS算法通过构造距离平方矩阵(非相似性矩阵)和进行双质心变换,在相似性空间中根据最小二乘准则进行求解。若测量噪声为高斯白噪声,经过变换后,相似性矩阵中元素的误差不再服从高斯分布,基于LS的估计不再是最优的。针对这一问题,用最小绝对值偏差准则改进MDS算法代价函数,对无线传感器网络节点定位进行研究。仿真结果表明,该方法具有良好的稳健性,比经典MDS算法具有更好的定位性能。

关 键 词:最小绝对值偏差准则  多维标度算法  节点定位  半定规划  无线传感器网络  

LAD Solution for Node Localization in Wireless Sensor Networks
CHEN Zhang-xin,SONG Yu-mei, WAN Qun.LAD Solution for Node Localization in Wireless Sensor Networks[J].Journal of University of Electronic Science and Technology of China(Social Sciences Edition),2009(1).
Authors:CHEN Zhang-xin  SONG Yu-mei    WAN Qun
Institution:School of Electronic Engineering;University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054
Abstract:Multidimensional scaling (MDS) algorithms are widely used in node localization for wireless sensor networks by constructing a pair-wise squared distance matrix and performing a double-centered transformation. Classical MDS algorithms reconfigure relative coordinates of nodes in a similarity space and give the solution based on least squares (LS) criterion. However, the transformation of classical MDS algorithms result in non-Gaussian distribution of the noise in the similarity matrix when white Gaussian noi...
Keywords:LAD  MDS  node localization  semidefinite programming  wireless sensor networks  
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