基于改進(jìn)的質(zhì)心定位的LSSVR算法的設計

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基于改進(jìn)的質(zhì)心定位的LSSVR算法的設計
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(1.紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院,浙江 紹興 312000;2.景德鎮學(xué)院 信息工程系,江西 景德鎮 333000)
作者簡(jiǎn)介:周成綱(1977-),男,講師,碩士,主要從事物聯(lián)網(wǎng)應用,移動(dòng)互聯(lián)方向的研究。 饒國勇(1976-),男,江西省景德鎮市人,副教授,碩士研究生,主要從事物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )安全方向的研究。 [FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:浙江省教育廳科研項目(Y201534919);浙江省訪(fǎng)問(wèn)學(xué)者項目;浙江省教育技術(shù)研究規劃課題(JB129)。

Design of LSSVR Location Algorithm based on Improved Centroid Location

Author:

Affiliation:

(1.Shaoxing Vocational&Technical College, Shaoxing 312000,China;2.Jingdezhen University Information technology department,Jingdezhen 333000,China)

Fund Project:

摘要

圖/表

訪(fǎng)問(wèn)統計

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文章評論

摘要:

針對無(wú)線(xiàn)傳感中基于質(zhì)心算法的節點(diǎn)定位存在誤差比較大,算法效率低的缺點(diǎn),提出了一種基于加權的LSSVR的節點(diǎn)定位算法；首先,對未知節點(diǎn)構建節點(diǎn)序列相關(guān)度,采用Kendall的Tau指標來(lái)估計未知節點(diǎn)的位置,提高了未知節點(diǎn)的定位精度,其次引入了LSSVR概念,構建改進(jìn)質(zhì)心算法的LSSVR定位模型,降低了噪聲影響,大幅度提高定位精度；仿真實(shí)驗表明該算法與基本的LSSVR算法在定位精度上有了明顯的提高,在錨節點(diǎn),未知節點(diǎn)所占比例不斷增大的情況下該算法定位精度具有很大的提高,降低了算法的計算復雜度,具有較高的應用價(jià)值。

Abstract:

Aiming at centroid algorithm’s setback of big errors and low efficiency in node positioning in wireless sensing, a weighted-based LSSVR node positioning algorithm is proposed. First of all, the place of unknown nodes is estimated by establishing node sequence correlation with Kendall’s Tau index, which has improved the positioning accuracy of unknown nodes. Secondly, LSSVR is introduced and LSSVR positioning model of improved centroid location algorithm is constructed to reduce the influence of noise. Simulation experiment shows that compared with basic LSSVR algorithm, this algorithm has significantly improved its positioning accuracy, and with the increasing proportion of anchor nodes and unknown nodes, positioning accuracy of the algorithm has been significantly improved, which has reduced its computational complexity, so this algorithm has relatively high application value.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

周成綱,饒國勇.基于改進(jìn)的質(zhì)心定位的LSSVR算法的設計計算機測量與控制[J].,2016,24(9):224-226, 230.

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歷史

收稿日期:2016-03-31
最后修改日期:2016-05-05
錄用日期:
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-09-28
出版日期:

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