一种DBSCAN聚类点密度的加权质心定位算法
李轶
张亮
张然
张申
1.中国矿业大学 物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏徐州2210082.中国矿业大学 物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏徐州2210083.中国矿业大学 物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏徐州2210084.中国矿业大学 物联网(感知矿山)研究中心,江苏徐州221008;中国矿业大学 信息与控制工程学院,江苏徐州221008
摘要：加权质心定位算法是无线传感器网络中最常用的定位算法,为了进一步提高其定位精度,本文将聚类算法引入到无线传感器网络定位中,提出了一种具有噪声的基于密度的聚类算法( DBSCAN)聚类点密度的加权质心定位算法.该算法根据共线度理论选择参数,构建定位三角形的集合.选择集合中定位效果较好的一部分三角形对未知节点进行定位,并对所得的初始定位结果进行DBSCAN聚类.在排除误差较大的定位坐标后,将聚类后每个簇的核心点个数视为权值,采用加权质心定位算法得到未知节点的最终定位位置.仿真结果表明:该算法与传统加权质心定位算法相比,平均定位误差减小80%以上,有效提高了无线传感器网络定位精度.
关键词：无线传感器网络聚类DBSCAN加权质心定位算法共线度
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家科技支撑计划基金项目(2013BAK06B05)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 36-39,47 )
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