基于K-means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法

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为降低无线传感器网络(WSNs)在节点众多时算法复杂度,提高定位精度,提出一种基于K—means聚类点密度的WSNs加权质心定位算法(KCPD—WCLA)。首先,对空间中随机大量布设的锚节点进行分组,利用三边测量定位法在二维平面上得到许多接近真实值的结果;然后将K—means聚类算法引入到WSNs的定位问题中,对K个聚类点密度加以考虑,利用加权质心定位算法(WCLA)得到定位结果。理论分析与仿真结果表明:计算复杂度明显降低,定位精度比多边定位算法(MLA)和WCLA有显著提高。
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