二进制传感器网络多目标定位：基于κ-均值聚类的高效算法

本文主要探讨了"基于κ均值聚类的二进制传感器网络多目标定位方法"在无线传感器网络环境中的应用。在实际的无线传感器网络中，由于传感器节点可能存在的故障和噪声导致错误报警，这给多目标定位带来了挑战。文章针对这一问题，提出了一个创新的定位算法——κ均值聚类改进加正减负算法（KMC-ISNAP）。 KMC-ISNAP算法的核心思想是利用κ均值聚类方法，在目标和节点间距离信息未知的情况下，对网络中的节点进行有效分类。κ均值聚类是一种经典的无监督机器学习算法，它将数据集划分为多个簇，每个簇内的数据点相似度较高，簇与簇之间则有明显的差异。在这个特定的应用场景中，通过不断迭代优化，算法可以识别出可能的目标位置，并区分正常工作和存在问题的传感器节点。 在KMC-ISNAP算法中，作者引入了影响因子，这是一种用于调整模糊节点对多目标定位误差的关键参数。通过引入这个因素，算法能够有效地降低错误节点对定位结果的影响，提高定位精度。在实验部分，通过仿真模拟，展示了在多个目标随机分布的情况下，KMC-ISNAP算法对于错误节点的准确分类能力，以及其相对于传统的质心估计算法和加正减负算法来说，更高的定位精度和更好的容错性能。 这篇论文贡献了一个有效的解决方案，帮助解决二进制无线传感器网络中多目标定位的问题，特别是在面对节点故障和不确定性时，KMC-ISNAP算法展现出优越的性能。这对于提高无线传感器网络在实时监控、军事侦察等领域的应用效能具有重要意义。