搜索资源列表
10.1.1.59.70.pdf
- Distributed Multidimensional Scaling with Adaptive Weighting for Node Localization in Sensor Networks
For-WSN-localization-algorithm
- 用于无线传感器网络的抗攻击节点定位算法，为提高无线传感器在收到恶意攻击时的节点定位精度-For wireless sensor networks against attacks on node positioning algorithm, to improve the wireless sensor node receives a malicious attack accuracy
multidimensional-scaling
- 本文提出一种基于多维定标的无线传感器网络三维定位算法,结合RSS经验衰减模型和最短路径建立相异性矩阵,采用轻量级矩阵分解算法降低相异性矩阵分解的计算复杂性,并利用网络中存在的周期性消息将初始定位信息回送,在后台使用迭代优化算法对初始定位结果求精。仿真实验表明,在测距误差一定的情况下,该算法能够提高节点三维坐标的初始计算精度,经过集中式的优化求精后与MDS-MAP算法相比,能够明显地提高节点三维定位的精度-This paper presents a method based on multidim
Localization-based-on-LS-SVR-in-WSN
- 文章针对无线传感器网络(WSN)节点定位算法DV-Hop的节点间距离沽计误差对定位准确度影响较大的问题，提出一种基于LS-SVR(最小二乘支持向量回归机)的定位算法L-LSSVR. -Aiming at solving the problem of the significant influence of distance estimation error onlocation accuracy of DV-Hop in Wireless Sensor Networks (WSN), a n
wsnmg
- 定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术, 目前提出了许多静态网络的节点定位算 法, 移动无线传感器网络的定位研究相对较少. 针对定位节点和参考节点随机运动的网络模型, 提出了 一个基于动态网格划分的蒙特卡罗定位算法. 算法中当接收的参考节点数超过一定阈值时使用最远距 离节点选择模型, 选出部分参考节点参与定位和信息转发, 节约能耗. 接着基于选择的或所有接收的参 考节点构建采样区域, 进行网格划分, 使用网格单元数计算最大采样次数, 在采样区域内采样并使用误 差补偿的运
Iterative-MonteCarlo
- 研究移动无线传感网中的节点定位问题，分析影响蒙特卡罗定位精度的两个因素：观测值和前一时刻的位置样本集，提出一种迭代蒙特卡罗定位算-Research in mobile wireless sensor network node localization problems, analyze the impact of positioning accuracy of Monte Carlo two factors: the observed value and the location of the
DVHOP
- 无线传感器节点定位方面的英文经典论文，对于我们的学习具有很大的帮助！-Wireless sensor node localization aspects of the English classic paper, we study the great help!
node-MATLAB
- 无线传感器节点定位技术的matlab的仿真，对与初学者具有一定的帮助！-Matlab simulation of wireless sensor node localization techniques for beginners with some help!
DV_hop_new
- 无线传感器节点定位技术的各种仿真程序，很适合用于更深入的理解-Wireless sensor node localization techniques of various simulation program, it is suitable for more in-depth understanding of
chafendingwei
- 基于差分进化算法的无线传感器网络节点定位方法研究-Based on differential evolution algorithm for wireless sensor network node localization method