无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法

孟颍辉; 闻英友; 陈剑; 赵宏

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.008

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无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法
- Range-Free Localization Algorithm Based on Proximityfor Wireless Sensor Networks
- 电子学报 2014年42卷第9期页码：1712-1717
- 作者机构：
  
  东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110819
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60903159，No.61173153）;中央高校基本科研业务费资助 (No.110818001，No.100218001，No.110404014，No.110318001）;沈阳市科技计划项目 (No.1091176-1-00）
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.008
  中图分类号： TP393
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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孟颍辉, 闻英友, 陈剑, 等. 无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法[J]. 电子学报, 2014,42(9):1712-1717.

MENG Ying-hui, WEN Ying-you, CHEN Jian, et al. Range-Free Localization Algorithm Based on Proximityfor Wireless Sensor Networks[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(9): 1712-1717.
孟颍辉, 闻英友, 陈剑, 等. 无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法[J]. 电子学报, 2014,42(9):1712-1717. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.008.

MENG Ying-hui, WEN Ying-you, CHEN Jian, et al. Range-Free Localization Algorithm Based on Proximityfor Wireless Sensor Networks[J]. Acta Electronica Sinica, 2014, 42(9): 1712-1717. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.008.

摘要

针对当前无需测距定位算法存在定位误差大的问题，本文提出了一种基于接近度的无需测距定位算法，接近度是本文定义的一个用来表示邻居节点距离远近的值.首先根据邻居节点之间的几何特征和邻居关系推导出一个线性函数，函数输出是接近度.然后用锚节点之间的距离和接近度计算一个矫正值，矫正值和邻居节点之间接近度的乘积作为邻居节点之间的估计距离.最后根据估计距离计算未知节点的估计位置.仿真结果表明，本文算法的估计距离误差和定位误差都要低于当前同类型定位算法.

Abstract

Many existing range-free localization methods encounter large localization error.To address this problem

this paper proposes a range-free localization algorithm based on proximity.Proximity is used to denote the distance relation between neighbor nodes.First

a linear function is designed based on the geometric features and neighbor relation.The output is the value of proximity.Then a correction value is generated by the distances of anchors and proximity of neighbor nodes.The product of the correction value and proximity between neighbor nodes is the estimation distance.Finally

the estimated positions of non-anchor nodes are calculated based on the estimated distances.The simulation results show the proposed algorithm achieves better results than the current algorithms in both distance estimation error and localization error.

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