[发明专利]一种基于图卷积神经网络的节点定位方法在审
| 申请号： | 202210362121.5 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114679694A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 刘星成;张艳阳 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04W4/38 | 分类号： | H04W4/38;H04W4/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 禹小明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的节点定位方法，所述的方法包括步骤如下：S1：通过锚节点信息泛洪，无线传感器网络中所有节点均在其锚节点信息表中记录了所有锚节点的坐标以及节点自身与锚节点的最小跳数信息；S2：将无线传感器网络的拓扑网络结构信息构建成图数据，并将节点自身与锚节点的最小跳数信息作为特征，锚节点的坐标作为标签，对特征和标签分别进行归一化，分别将特征和标签的数值缩放到单位大小；S3：利用归一化后的特征和标签对图卷积神经网络进行半监督训练；S4：根据归一化与反归一化的映射关系，对训练结果进行反归一化。本发明具有收敛速度、定位精度高的优点。同时普适性强，能适用于不同的拓扑结构网络；当节点的密度不变即节点总数量不变时，本发明性能表现稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 神经网络 节点 定位 方法 | ||
【主权项】：
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