54、传感器网络定位算法与切换静态神经网络有限时间稳定性研究

传感器网络定位算法与切换静态神经网络有限时间稳定性研究

传感器网络定位实验

在传感器网络领域，定位算法的研究至关重要。为了评估不同定位算法在不同部署场景下的性能，进行了两组实验，分别是随机部署传感器和均匀部署传感器的实验。

随机部署传感器实验

在这组实验中，将 500 个传感器节点随机部署在 C 形、G 形和 Z 形区域，锚节点也随机部署。使用 40 个锚节点，对网络中每个节点进行定位，并记录定位结果。
| 方法 | C 形 | G 形 | Z 形 |
| — | — | — | — |
| DV - hop | 204.4 | 220.24 | 162.23 |
| Amorphous | 551.69 | 610.06 | 338.92 |
| PDM | 37.71 | 45.58 | 38.89 |
| LSVR | 37.3 | 44.42 | 36.14 |
| LocRR | 29.48 | 41.6 | 34.98 |

为了减少单次实验对结果的影响，在同一网络中进行了多次模拟，收集 50 次模拟结果，并取均方根误差（RMS）的平均值作为评估标准。从结果可以看出，在相同的部署环境下，不同算法的性能差异显著，所提出的算法在各向异性网络中表现更优。

mermaid 格式流程图如下：

graph LR
    A[随机部署传感器节点和锚节点] --> B[进行多次模拟实验]
    B --> C[收集 50 次模拟结果]
    C --> D[计算 RMS