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分布式累加梯度算法在目标定位问题中的应用
1
作者
王栋
王永丽
贺国平
《传感器与微系统》
CSCD
2015年第4期158-160,共3页
通过对基于能量目标定位问题的分析,建立声源能量衰退模型,并把定位问题转化为非线性最小二乘问题,引入分布式累加梯度算法来求解目标函数的最优值。由于目标函数是严格凸函数,使得算法无论初始点如何选取总能较快地收敛到目标位置,算...
通过对基于能量目标定位问题的分析,建立声源能量衰退模型,并把定位问题转化为非线性最小二乘问题,引入分布式累加梯度算法来求解目标函数的最优值。由于目标函数是严格凸函数,使得算法无论初始点如何选取总能较快地收敛到目标位置,算法执行仅需要相邻传感器信息,是一种分布式算法。数值实验表明:分布式累加梯度算法不仅收敛速度快,而且定位更精准。
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关键词
无线传感器网络
非线性最小二乘
定位
分布式累加梯度算法
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职称材料
题名
分布式累加梯度算法在目标定位问题中的应用
1
作者
王栋
王永丽
贺国平
机构
山东科技大学数学与系统科学学院
山东科学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2015年第4期158-160,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(10971122
11241005)
文摘
通过对基于能量目标定位问题的分析,建立声源能量衰退模型,并把定位问题转化为非线性最小二乘问题,引入分布式累加梯度算法来求解目标函数的最优值。由于目标函数是严格凸函数,使得算法无论初始点如何选取总能较快地收敛到目标位置,算法执行仅需要相邻传感器信息,是一种分布式算法。数值实验表明:分布式累加梯度算法不仅收敛速度快,而且定位更精准。
关键词
无线传感器网络
非线性最小二乘
定位
分布式累加梯度算法
Keywords
wireless
sensor
networks
（WSNs）
nonlinear
least
squares
localization
distributed
incremental
gradient
algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式累加梯度算法在目标定位问题中的应用
王栋
王永丽
贺国平
《传感器与微系统》
CSCD
2015
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