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Localization algorithm based on SVM-Data Fusion in wireless sensor networks

机译:基于无线传感器网络SVM数据融合的本地化算法

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摘要

This Positioning process of the Wireless Sensor Network (WSN) nodes is interfered by multipath, multiple access, especially NLOS transmission effect, Basing on TOA/TDOA positioning technology, the article brings forward TOA/TDOA measurement data model, and improves on a location algorithm which bases on Least Square Support Vector Machine(LS-SVM). On one network with uniformly distributed nodes, node localization experiments show that SVM data fusion location algorithm can effectively reduce the effect of distance estimation error on positioning accuracy, minish coverage, loopholes and network cost.
机译:该物品基于TOA / TDOA定位技术的多径,多次访问,尤其是NLOS传输效果干扰了无线传感器网络(WSN)节点的该定位过程,这是一种向前推出TOA / TDOA测量数据模型,并改善了位置算法哪个基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)。在一个具有均匀分布的节点的网络上,节点本地化实验表明,SVM数据融合位置算法可以有效地降低距离估计误差对定位精度,挖掘覆盖,漏洞和网络成本的影响。

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