LA-CAOSA：一种扇形重叠区域聚类定位算法

"这篇论文是关于无线传感器网络中的一种定位算法——基于扇形重叠区域聚类分析的定位算法（Localizationalgorithm based on clustering analysis of overlapping sector areas, LA-CAOSA）。该算法旨在解决基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的加权质心定位在边缘地区无法提供精确目标定位的问题。" 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是由大量部署在特定区域的微型传感器节点组成，它们通过无线通信协同工作，用于环境监测、目标跟踪等多种应用。在这些应用中，精确的节点定位是至关重要的。传统的RSSI定位方法基于接收到的信号强度来估算节点间距离，但由于无线信号传播的多路径效应、阴影衰落等因素，导致在边缘区域定位精度下降。 LA-CAOSA算法首先应用高斯筛选（Gaussian filter）技术，去除RSSI测量值中的较大误差，以减少噪声对定位的影响。然后，考虑到RSSI对定位误差的分布特性，算法采用聚类分析策略，创建扇形重叠区域。在这些区域内，利用参考节点间的几何关系，引入修正系数对距离进行校正。这种方法可以更准确地估计目标节点与参考节点的距离。 同时，LA-CAOSA算法结合了动态加权质心定位算法，即根据节点的信噪比动态调整权重，以优化定位过程。通过这种方式，未知节点的位置可以被有效地计算出来。实验结果显示，LA-CAOSA算法提高了定位的准确性，能满足目标定位和追踪的需求。 关键词：无线传感器网络，定位，聚类，扇形重叠区域，高斯筛选。这些标签概述了论文的核心内容和技术手段，其中聚类分析和扇形重叠区域的概念是算法创新的关键，高斯筛选则是一种有效的数据预处理工具，用于提升定位的可靠性。 论文所属的中图分类号TN929.53，通常代表了计算机科学和技术中的无线通信和网络部分，表明此研究属于该领域的技术应用研究。 这篇论文提出的LA-CAOSA算法是针对无线传感器网络中定位问题的一种有效解决方案，特别是在边缘区域，它通过综合运用数据清洗、聚类分析和动态权重分配等技术，提高了定位的精度和鲁棒性。