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基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位研究
文献摘要：
为进一步提高基于最小二乘支持向量回归机算法(LSSVR)的无线传感器网络定位精度,提出一种基于蝙蝠算法(BA)的LSSVR定位方法.考虑到目标定位受环境干扰,采用卡尔曼滤波算法来减小测距误差.仿真实验结果表明,在三维空间中,相较于传统LSSVR算法的无线传感器网络定位,经过BA算法优化后,节点的平均定位误差减小,在考虑高斯噪声的影响下,通过卡尔曼滤波进行距离优化后的定位精度得到明显改善.
文献关键词：
最小二乘支持向量回归机;蝙蝠算法;卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
束仁义;朱家兵;沈晓波;蔡俊;夏泐
作者机构：
淮南师范学院 电子工程学院,安徽 淮南 232038
文献出处：
引用格式：
[1]束仁义;朱家兵;沈晓波;蔡俊;夏泐-.基于KF-BA-LSSVR的无线传感器网络节点定位研究)[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2022(03):57-61
A类：
B类：
KF,BA,LSSVR,无线传感器网络,网络节点,节点定位,定位研究,最小二乘支持向量回归机,支持向量回归机算法,网络定位,定位精度,蝙蝠算法,定位方法,目标定位,环境干扰,卡尔曼滤波算法,测距误差,三维空间,算法优化,平均定位误差,高斯噪声,行距离
AB值：
0.286031
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