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为了提高WSN节点定位精度,针对测距误差对定位结果的影响,提出基于模糊C均值聚类的定位算法。算法首先利用多边定位算法得到若干个定位结果,利用模糊C均值聚类算法对定位结果进行聚类分析,然后,根据聚类结果

针对室内环境中传感器节点间的非视距传播会降低定位精度的情况, 研究基于无线传感器网络的非视距节点定位方法. 根据不同环境下信标节点的测量模型和视距传播概率建立目标函数, 采用粒子群优化算法估计出未知节

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)综合了无线通信技术、传感器技术、嵌入式计算技术和分布式信息处理技术,已经成为当前国际上备受关注的、多学科高度交叉、知识高度集成的

无线传感器网络节点定位与数据融合技术研究及实现

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无线传感器网络的节点定位实际上是解决测量距离和测距误差的多维约束优化问题。针对最小二乘方法对测距误差敏感的不足，提出一种基于布谷鸟搜索算法的无线传感器网络节点定位算法。该算法利用全局和局部寻优能力强的

Abstract：In wireless sensor networks(WSNs)，node communication range is a critical parameter for loca