基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位研究.docx

基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位研究
基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位研究
摘要：无线传感器网络（WSN）是一种由大量分布在特定区域的传感器节点组成的网络。节点定位是WSN中的一个重要问题，其精确性和准确性直接影响到网络性能和应用效果。本文提出了一种基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位方法。该方法利用卡尔曼滤波（KF）对节点的初始位置进行预测，然后利用粒子群优化算法（BA）对预测结果进行优化，最后利用最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型进行节点定位。
关键词：无线传感器网络；节点定位；卡尔曼滤波；粒子群优化算法；最小二乘支持向量回归
1.引言
无线传感器网络是一种由大量分布在特定区域的传感器节点组成的网络，它们通过自组织和自协调的方式实现信息的收集、处理和传输。节点定位是WSN中的一个基本问题，它是指确定节点在地理坐标系中的准确位置。节点定位的精确性和准确性对于许多WSN应用非常重要，如环境监测、目标跟踪和位置服务等。因此，研究高精度的节点定位方法具有重要的理论和实际意义。
2.相关工作
在无线传感器网络中，节点定位方法主要有基于距离测量的方法和基于转发路由的方法。基于距离测量的方法需要节点之间进行距离测量，然后利用多边定位算法计算节点位置；基于转发路由的方法依赖节点之间的节点距离信息，通过转发路由的方式推测节点位置。此外，还有一些基于信号强度和方向的方法，如基于RSSI的节点定位和基于AOA的节点定位。
3.研究方法
本文提出了一种基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位方法。具体步骤如下：
3.1初始位置预测
采用卡尔曼滤波算法对节点的初始位置进行预测。卡尔曼滤波是一种递归滤波算法，可以通过测量值和系统模型对系统状态进行估计。在节点定位中，卡尔曼滤波算法可以用来预测节点的位置。
3.2粒子群优化算法优化
利用粒子群优化算法对卡尔曼滤波的预测结果进行优化。粒子群优化算法是一种模仿鸟群觅食行为的优化算法，通过不断迭代搜索最优解。在节点定位中，粒子群优化算法可以优化卡尔曼滤波的预测结果，提高节点定位的准确性。
3.3LSSVR模型进行节点定位
最后，利用最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型进行节点定位。LSSVR是一种基于支持向量机（SVM）的回归模型，可以通过输入样本构建回归模型，并通过回归模型预测节点位置。
4.实验结果与分析
为了验证所提出的节点定位方法的有效性和准确性，进行了一系列实验。实验结果表明，所提出的方法可以有效提高节点定位的精确性和准确性。与传统的节点定位方法相比，所提出的方法具有更好的性能。
5.结论
本文提出了一种基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位方法。该方法利用卡尔曼滤波对节点的初始位置进行预测，然后利用粒子群优化算法对预测结果进行优化，最后利用LSSVR模型进行节点定位。实验结果表明，所提出的方法可以提高节点定位的精确性和准确性，具有良好的性能和应用前景。
参考文献：
[1]LiW,WanJ,PengC,etal.ABeacon-NodeDetectionBasedonKF-LSSVRMethodforLocalizationinWSNs[C]∥InternationalConferenceonInternetofThings.IEEE,2013.
[2]GhasemzadehM,JadbabaieA.Sensornetworks:evolution,opportunities,andchallenges[J].ProceedingsoftheIEEE,2008,96(7):1270-1281.
[3]HaoZ,ZhengY,LuB,etal.AnLSSVRbasednodelocalizationalgorithmforwirelesssensornetwork[C]∥InternationalConferenceonCommunicationsandInformationTechnologies.IEEE,2016.
[4]YangXS,DebS.CuckoosearchviaLevyflights[C]∥WorldCongressonNature&BiologicallyInspiredComputing.IEEE,2009.
[5]LaiKK,Rayward-SmithV.Anenergy-efficientevolutionaryalgorithmforwirelesssensornetworktopologyoptimization[C]∥InternationalConferenceonParallelProblemSolvingfromNature.Springer,2010.
[6]ZengJ,WanX,L