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一种低计算复杂度的无线传感器网络分簇定位算法
  • ISSN号:1002-0470
  • 期刊名称:高技术通讯
  • 时间:0
  • 页码:348-355
  • 语言:中文
  • 分类:TP212[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院计算技术研究所,北京100190, [2]中国科学院研究生院,北京100039
  • 相关基金:863计划(2006AA01Z215)、国家自然科学基金(60533110)和中国科学院知识创新工程重要方向项目(KGCX2-YW-110-3)资助.
  • 相关项目:传感器网络系统基础软件及数据管理关键技术研究
作者: 苗勇|崔莉|
中文摘要:

针对已有的集中式定位算法定位精度低,而分布式定位算法计算复杂度高、通信量大的问题,提出了一种适用于无线传感器网络的计算复杂度低的节点分簇定位算法。首先,提出满足最大连通度的多边界节点分簇算法,采用此算法把网络划分为若干个簇,各簇分别进行簇内节点定位;其次,各簇进行融合,最终实现全网节点的定位。仿真结果表明,这种分簇定位算法比分布式定位算法计算复杂度低、通信量小、定位精度相当或略差,比集中式定位算法计算复杂度低、通信量小、定位精度高。采用该算法可以降低传感器网络节点定位过程中的能耗,提高计算效率,延长网络寿命。

英文摘要:

The paper proposes a novel low complexity localization algorithm for wireless sensor network node localization due to the low localization accuracy of the existing centralized localization method and the high computing complexity and the large communication quantity of the present distributed localization method. According to this method, the nodes of a network are firstly divided into some clusters in a clustering method based on max-connectivity and multi-border nodes, and the nodes in every cluster are localized; then all the clusters merge into a localized cluster, finally the nodes are all localized. The simulation results show that the order of complexity and the cost'of communication of the cluster-based method are lower than those of the centralized method and the distributed method, the error of the cluster-based method is similar to or a little bigger than that of the distributed, and is less than that of the centralized localization method. With the cluster-based method, the energy consumption of node localization will be reduced, the computation officiency can be improved, and the lifetime of the network can be prolonged.

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期刊信息
  • 《高技术通讯》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国科学科技部
  • 主办单位:中国科学技术信息研究所
  • 主编:赵志耘
  • 地址:北京市三里河路54号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hitech@istic.ac.cn
  • 电话:010-68514060 68598272
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0470
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2770/N
  • 邮发代号:82-516
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据》刊源,《中国科技论文统计与分析》刊源
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:12178