模糊聚类提升无线传感器网络定位精度：一种三边比例法研究

本文档探讨了一种创新的无线传感器网络定位算法，该方法基于模糊聚类，发表于2009年的《武汉理工大学学报(交通运输科学与工程)》。节点自定位在WSN（无线传感器网络）中扮演关键角色，算法的核心思想是利用三边比例法来估计未知节点的位置。三边比例法允许未知节点与两个已知锚节点计算出可能的共轭位置，这有助于减少共轭干扰并简化聚类过程。 算法的关键步骤是将未知节点估计的位置作为模糊聚类的核心。通过这种方法，算法能够处理由于锚节点误差较大的情况，通过使用候选位置的正态分布概率密度作为模糊隶属度，有效地降低了这些误差对定位精度的影响。这种处理方式使得定位更加精确，尤其是在通信开销有限的情况下，比如使用接近一次泛洪法，能实现约22%的定位精度。 与现有的元线传感器网络定位算法相比，如DV-HOp、Amorphous和APIrc，这种模糊聚类算法具有更高的定位精度，尽管可能需要更少的通信资源。例如，DV-Hop算法虽然定位精度高但通信开销大，而其他算法可能受到节点模型不规则或锚节点密度的影响。模糊聚类算法通过模糊度的引入，解决了硬聚类算法如K-means和DBSCAN在确定类别边界时的困难，提供了更加灵活和适应性强的解决方案。 论文通过OPNET仿真验证了模糊聚类算法的有效性，证明了其能够在保持相对较低的通信负担的同时，显著提升定位的准确性。这项工作对于优化无线传感器网络的节点定位性能，特别是在资源受限的环境下，具有重要的理论价值和实际应用前景。关键词包括无线传感器网络、分布式距离测量依赖定位、模糊聚类、正态分布以及三边比例法，这些都是理解和研究该算法的必要切入点。