[发明专利]基于模糊C均值聚类的无线传感器网络节点定位算法

摘要

本发明为了提高WSN节点定位精度，针对测距误差对定位结果的影响，提出基于模糊C均值聚类的节点定位算法。算法首先利用三边定位算法得到若干个定位结果，将这些定位信息作为聚类的初始样本。通过聚类算法分析可以得到每个类的成员个数。然后，通过查找成员个数较少的类就可以找出误差较大的测距值，并将其丢弃。最后，对优选后的测距值利用多边定位方法进行定位计算。仿真结果表明，本发明算法能有效降低节点定位误差。

主权项

1.一种基于模糊C均值聚类的无线传感器网络节点定位算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)未知节点根据获取到的信标节点广播的信息计算得到与各信标节点的距离值；(2)未知节点将所得到的距离值每三个为一组，利用三边定位算法得到若干定位结果；(3)将所述定位结果作为聚类初始样本基于模糊C均值聚类算法进行聚类分析，得到聚类结果；(4)从所含元素个数较少的聚类子集中找出误差较大的距离值；(5)去除步骤(4)得到的误差较大的距离值后，利用多边定位算法计算得到最终的定位结果；其中多边定位算法采用改进参考值的多边定位算法，所述参考值不是采用任意一个测距信息作为参考，而采用去除了误差较大的距离值后的所有距离值的均值作为参考值，具体步骤包括：(5.1)对未知节点建立如下方程组其中未知节点坐标为(x,y)，信标节点的坐标为(x_i,y_i)，i＝1，2，…，F，d_i为通过信号强度测量得到的距离值；(5.2)构造参考值方程其中(5.3)将方程组中的每个方程与参考值方程作差，得到：求解方程组得到未知节点的坐标。