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| 移动传感网节点位置预测方法研究 | |
| 作者单位： | ;1.新疆大学信息科学与工程学院;2.新疆大学软件学院 |
| 摘 要： | 针对现有稀疏传感网中移动节点位置预测精度较低,提出一种基于深度信念网络的移动未知节点位置预测方法。首先利用深度信念网络强大的特征学习能力,分析不同信号强度向量样本集;其次在深度信念网络的最后一层级联一层支持向量机,将所学习到的信号强度分布特征作为顶层支持向量机的输入,构建距离预测模型;最后预测未知节点与其相邻节点之间的距离,判断其可能位置所在区域,计算得出未知节点的预测位置。仿真实验结果表明,文中所提出的位置预测方法与RBF神经网络位置预测方法相比,预测精度提高了19.3%;与支持向量机预测方法相比,预测精度提高了23%;与改进的MCL相比,预测精度提高了33.4%,且有较强的鲁棒性,适用于稀疏传感网络节点位置预测。 |
| 关 键 词： | 移动无线传感器网络 节点位置预测 深度信念网络 支持向量机 构建预测模型 仿真验证 |
Method of node location prediction for mobile sensor network |
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| Keywords: | |
