【摘 要】
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节点定位问题在无线传感器网络和Ad-hoc网络中受到广泛的关注.多径、多址干扰和非视距(NLOS)问题是影响定位精度的主要问题,尤其是NIDS问题。可以采用机器学习中的支持向量回归(SVR)的方法进行定位来降低NLOS误差.但它的定位结果也受到一定的NLOS影响,精度不高.为了进一步降低NLOS误差的影响,提出了一种基于直推式回归的定位算法,它与SVR不同,即它不是用已知样本点中带有一定NLOS误
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院 长沙 410012
【出 处】
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第二届中国传感器网络学术会议暨第一届中韩传感器网络学术研讨会(CWSN2008\CKWSN2008)
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节点定位问题在无线传感器网络和Ad-hoc网络中受到广泛的关注.多径、多址干扰和非视距(NLOS)问题是影响定位精度的主要问题,尤其是NIDS问题。可以采用机器学习中的支持向量回归(SVR)的方法进行定位来降低NLOS误差.但它的定位结果也受到一定的NLOS影响,精度不高.为了进一步降低NLOS误差的影响,提出了一种基于直推式回归的定位算法,它与SVR不同,即它不是用已知样本点中带有一定NLOS误差的TOA信息归纳出与其坐标相对应的一个函数关系式,而是直接从待定位节点的TOA出发,利用信标节点的坐标和TOA信息并借用核函数直接推出未知节点的位置.这样就极大程度上减少了NLOS误差的影响,相应地也进一步提高了定位的精度.
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