SKNN驱动的分布式精确定位算法提升传感器网络节点精度

本文档探讨了一种创新的分布式精确定位算法，应用于基于对称K最邻近（SKNN）的传感器网络节点。该算法的主要目标是提高节点自身的定位精度并优化计算效率。首先，算法通过SKNN方法在传感器网络中选择每个节点的邻节点，这个过程利用了接收信号强度（RSS）来估计节点间相对距离。这种测量方式依赖于无线信号的强度衰减规律，是一种常见的无线传感网络中位置估计算法。 构建得到的节点距离矩阵是算法的核心输入，它反映了网络中节点间的局部拓扑关系。接下来，算法采用分布式多维加权处理策略，对这个距离矩阵进行处理，通过权重分配对节点间的相对距离进行加权调整，以增强定位的准确性。这种多维加权可能涉及到对不同维度数据的融合，例如时间、频率或方向信息，以提供更精确的距离估计。 最后，算法利用参考节点的已知坐标作为全局参照，通过匹配节点的局部映射关系，将这些局部信息整合成全局定位结果。这一步骤有助于消除局部偏差，确保节点坐标能够准确反映在整个网络中的实际位置。通过仿真实验，作者证明了该算法相较于dwMDS方法在具有25个节点的传感器网络中，定位误差可以降低大约5%，这表明算法在实际应用中具有显著的优势。 这篇论文介绍了一种有效的分布式定位技术，它结合了SKNN选择邻接节点、RSS测量、多维加权处理以及全局映射匹配等关键步骤，旨在为无线传感器网络提供高效且精确的节点定位服务。这对于大规模、动态的物联网环境尤为重要，因为它能够在有限的硬件资源和通信条件下实现精准定位，对于智能监控、环境感知等领域具有实际价值。