基于拉普拉斯映射的移動定位算法
微機電系統(tǒng)、數(shù)字電子技術(shù)和無線通信產(chǎn)業(yè)的逐漸成熟促進(jìn)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（ Wireless Sensor Network， WSN）的長足發(fā)展。WSN是通過部署大量的傳感器節(jié)點至目標(biāo)區(qū)域，形成一個分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)，自主地感知外部的世界。WSN廣泛地應(yīng)用于智能交通、環(huán)境監(jiān)控、軍事、醫(yī)療衛(wèi)生等多個領(lǐng)域，其中定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的研究難點和關(guān)鍵技術(shù)之一。
典型的無線傳感器定位方式主要分為基于測距和非測距的方式，其中基于測距的定位技術(shù)在障礙物少、干擾少，較理想的環(huán)境中具有較好的定位精度，應(yīng)用較為廣泛，主要分為RSSIl2J、TOA、TDOA和AOA等。
在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點移動定位過程中，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不斷進(jìn)行更新，以致影響預(yù)測模型的精確度。為此，提出一種基于拉普拉斯映射的移動定位算法。分析無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的布局特點，引入局部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和非信標(biāo)節(jié)點信息，將節(jié)點定位問題放在半監(jiān)督框架中進(jìn)行研究。實驗結(jié)果表明，與同類算法相比，該算法提高了預(yù)測模型的泛化能力和節(jié)點的定位精度，具有更高的穩(wěn)定性。
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