基于特征量重要度LS—SVR的WSN定位方法

来源 :华南理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 2次 | 上传用户：bblp520a

【摘要】

：

针对无线传感器网络(WSN)节点定位方法中采用粗测距技术时,节点间较大的测距误差导致定位准确度不足的问题,提出一种基于特征量重要度最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的定位方法.该方法把未知节点到锚节点的距离作为特征量,依据特征量的重要度进行特征提取,通过对探测区域网格化采样得到训练样本集,使用LS-SVR学习得到定位模型;在定位阶段,将未知节点的特征向量输入定位模型,利用LS-SVR良好的泛化能

【作者】

：

刘桂雄周松斌张晓平洪晓斌

【机构】

：

华南理工大学机械与汽车工程学院

【出处】

：

华南理工大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2008年10期

【关键词】

：

特征提取最小二乘支持向量回归机无线传感器网络定位 feature extraction least-square support vector regre

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