摘要
针对经典多维定标无锚点定位算法在节点定位精度方面的不足,提出一种基于多维定标的重复优化无锚点定位算法。该算法建立一个关于相对坐标矩阵的目标函数和重复优化公式,当目标函数取极小值时,可以得到节点相对坐标。仿真结果表明,与经典MDS算法相比,重复优化无锚点定位算法能够提高2.95%的平均定位精度,较好地实现网络有效定位。
Considering the shortages of precision on classic multidimensional scaling anchor-free localization algorithm,a new iterative majorization anchor-free localization algorithm based on multidimensional scaling is proposed.The algorithm assumes an objective function and an iterative majorization formula.When the objective function value is minimal,the relative coordinates of the nodes are obtained.Through theoretical analysis and simulations,the algorithm provides a lower localization error than classical MDS algorithm.The localization precision is improved by 2.95%,realizing the node localization effectively.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第18期80-82,共3页
Computer Engineering
基金
国家科技支撑计划基金资助项目(2009BAI87B00)
国家重点实验室课题基金资助项目(SKLZZ200903)
第三军医大学科研基金资助项目(2009-58)
关键词
无锚点
重复优化
多维定标
定位算法
相对坐标
anchor-free； iterative majorization； multidimensional scaling； localization algorithm； relative coordinates
