提出一种面向多跳无线网络的多干扰源定位算法,主要包括3个步骤:基于梯度下降法的分组投递率谷点推定、基于梯度上升法的接收干扰强度(RJSS,received jamming signal strength)峰点推定和聚类分析。首先,算法从多个初始节点出发,采用梯...提出一种面向多跳无线网络的多干扰源定位算法,主要包括3个步骤:基于梯度下降法的分组投递率谷点推定、基于梯度上升法的接收干扰强度(RJSS,received jamming signal strength)峰点推定和聚类分析。首先,算法从多个初始节点出发,采用梯度下降法,沿着分组投递率梯度下降最快的方向逼近干扰源,直至到达分组投递率谷点;然后应用功率自适应动态调整技术,采用梯度上升法,沿着接收干扰强度上升最快的方向继续逼近干扰源,直至接收干扰强度峰点(也称为RJSS停止节点);最后通过对无法与RJSS停止节点通信的邻居节点进行聚类分析,确定干扰源的数量和位置。模拟实验表明,与现有算法相比,所提算法可以有效降低多干扰源定位过程的定位误差;并且,当干扰源间距符合限定条件时,算法定位结果更优。展开更多
文摘提出一种面向多跳无线网络的多干扰源定位算法,主要包括3个步骤:基于梯度下降法的分组投递率谷点推定、基于梯度上升法的接收干扰强度(RJSS,received jamming signal strength)峰点推定和聚类分析。首先,算法从多个初始节点出发,采用梯度下降法,沿着分组投递率梯度下降最快的方向逼近干扰源,直至到达分组投递率谷点;然后应用功率自适应动态调整技术,采用梯度上升法,沿着接收干扰强度上升最快的方向继续逼近干扰源,直至接收干扰强度峰点(也称为RJSS停止节点);最后通过对无法与RJSS停止节点通信的邻居节点进行聚类分析,确定干扰源的数量和位置。模拟实验表明,与现有算法相比,所提算法可以有效降低多干扰源定位过程的定位误差;并且,当干扰源间距符合限定条件时,算法定位结果更优。
