一种自适应邻居选择的分布式节点定位算法

摘要

能自适应不同网络拓扑结构和节点密度变化的高精度节点自定位技术是无线传感器网络广泛应用的基础。在综合考虑邻居节点自身定位精度与测距误差基础上,本文提出了一种基于节点定位可信度的自适应邻居选择的分布式加权多维尺度分析节点定位算法。该算法根据节点2跳范围内的局部密度信息和邻居节点的定位可信度大小,自适应地选择相对误差低于规定阈值的邻居节点来参与定位计算,抑制较大定位误差在网络内的扩散,通过采用与相对误差成正比的加权机制,增加精度较高邻居节点在定位计算中的贡献度,从而提高定位算法的精度和收敛速度。仿真实验显示,在网络节点密度较低或拓扑不规则时,该定位算法的精度和收敛速度明显高于基于高斯核的dwMDS(G)定位算法。