9、可扩展分布式最小二乘定位的节能与多故障诊断的遗传算法应用

可扩展分布式最小二乘定位的节能与多故障诊断的遗传算法应用

可扩展分布式最小二乘定位的节能研究

在无线传感器网络中，节点定位是一项关键技术。传统的分布式最小二乘定位（DLS）算法存在一些问题，例如计算和通信成本较高，这会导致节点能量消耗过快。为了解决这些问题，研究人员提出了改进的可扩展分布式最小二乘定位算法（meDLS）。

1. meDLS算法原理

盲节点首先确定与相邻信标节点的距离（从这些信标节点接收位置信息），接收预计算数据，然后通过求解后计算来估计自身位置。与传统的DLS算法不同，meDLS算法减少了盲节点与信标节点之间的通信，并且没有像在预计算中删除和插入信标节点这样的额外更新过程。这使得计算和通信成本都得到了降低。与DLS相比，meDLS具有可扩展性，因为它不要求所有盲节点都在所有信标节点的通信范围内。

2. 实验设置

为了验证sDLS和meDLS的性能，使用了NS2网络模拟器。在一个100 * 100平方米的区域内随机部署n个节点，第一个节点用作汇聚节点，其余节点随机选择50%作为信标节点，50%作为盲节点。节点数量n从10到100变化，传输范围设置为50米。从定位精度、计算成本和节点能量利用率等方面对meDLS和sDLS进行了比较。

实验参数	详情
区域大小	100 * 100平方米
节点数量	10 - 100