BP神经网络在无线传感器网络三维定位中的应用

摘要：

为了减小多跳距离估计误差对三维无线传感器网络节点定位的影响,提出了一种结合BP神经网络的多跳定位(BPL)算法.建立了BP神经网络模型,用来修正不相邻节点间的多跳距离估计值;根据锚节点间的位置关系提取样本对其进行训练,使其能够反映三维无线传感器网络几何结构的主要特性,未知节点利用训练好的BP神经网络估计出自身到一定跳数范围内锚节点的距离,并求出自身三维坐标.仿真结果表明,BPL算法可以有效降低多跳距离估计误差,提高传感网的定位精度.在节点稀疏部署的网络环境中,BPL算法具有更加明显的优势.

关键词：无线传感器网络、三维定位、BP神经网络、BP神经网络的多跳定位(BPL)算法

所属期刊栏目：21

分类号：TP3;TP2

资助基金：863计划2009AA01Z201;国家自然科学基金60873240,60974121

在线出版日期：2011-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：471-477