无线传感器网络定位：线性回归加权质心算法

"这篇论文是2011年发表在《太原理工大学学报》上的自然科学类论文，由胡或和姚维照共同撰写。研究主要关注无线传感器网络的定位问题，提出了一种基于线性回归的加权质心定位算法（LWCLA），以改善传统质心定位算法（CLA）的定位精度和对信标节点密度的依赖性。" 在无线传感器网络中，准确的节点定位是至关重要的，因为传感器节点收集的数据需要与其位置信息相结合才能产生有意义的分析结果。传统的质心定位算法虽然简单易行，但存在定位误差大和对信标节点密度敏感的问题。为了解决这些问题，作者引入了加权质心定位算法，通过节点间的跳数来确定权重，对每个信标节点赋予不同的决策权重。 接着，作者进一步提出了一种改进方法，即基于线性回归的加权质心定位算法。这一算法包括以下几个步骤：首先，根据节点间的通信跳数对质心定位进行加权处理，增加距离较近节点的影响力；其次，利用线性回归模型校正节点位置，减少由于非理想通信环境导致的误差；最后，对校正后的节点位置进行修正，以提高定位精度。 通过Matlab仿真，LWCLA算法相比于原始的CLA算法，平均定位误差减少了50%以上，同时在信标节点密度较低的环境中，可以显著提升节点定位的成功率，使得节点定位比率接近100%。这表明，LWCLA算法在保持计算效率的同时，显著提升了定位的准确性，尤其在资源有限的无线传感器网络中具有较高的实用价值。 关键词涉及：无线传感器网络、质心定位算法、线性回归、定位误差。该论文的研究成果对于优化无线传感器网络的定位性能，特别是在低信标节点密度的环境下，提供了理论支持和实践指导。