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一种基于多维标度的分簇迭代无线传感器网络定位算法
摘要
多维标度是一种常用于数据降维和可视化的方法，本文将其引入到无线传感器网络中，将每个传感器节点作为多维空间中的一个点，利用多维标度算法进行降维，再结合分簇迭代算法进行定位，实现了无线传感器网络的定位。通过实验结果验证了本文算法的有效性和可行性。
关键词：多维标度；无线传感器网络；分簇迭代；定位算法
引言
无线传感器网络是一种由大量无线传感器节点组成的自组织网络，具有自适应性、动态性、分散性、低功耗和实时性等特点，广泛应用于智能家居、环境监测、物联网等领域，无线传感器网络的定位技术是其中的重要研究方向。
传感器网络的定位可以分为绝对定位和相对定位两种方式，绝对定位需要节点自带地理信息，相对定位则是通过节点之间的距离测量进行推测。相对定位通常采用三角测量、距离测量、角度测量等技术，但是这些方法需要额外的硬件支持和高成本，无法适用于大规模无线传感器网络。
近年来，多种无基础站无线传感器网络定位算法被提出。本文提出一种基于多维标度的分簇迭代无线传感器网络定位算法，该算法仅依赖于节点之间的信号强度差异进行相对定位，不需要额外的硬件支持，成本低廉。
算法描述
1.节点部署
将无线传感器节点随机分布在目标区域内，每个节点记录与相邻节点之间的信号强度。
2.多维标度
将每个节点看作多维空间中的一个点，将所有节点之间的距离转化为相似度，然后通过多维标度算法进行降维，将高维数据降低到二维或三维，以便进行后续定位。
3.距离矩阵构建
根据距离矩阵构建邻接矩阵，以每个节点为中心，将距离最近的k个节点分为一个簇。
4.初始定位
根据簇内节点的平均信号强度和簇间节点之间的信号强度差异，估计每个节点的初始定位。
5.迭代定位
将节点分别加入到不同的簇中进行迭代定位，每次迭代计算节点在该簇中的坐标，直到达到一定收敛条件。
6.定位结果
最终，每个节点的坐标即为它估计出的位置。
实验结果与分析
本文算法采用普通的网络节点进行测试，评估了不同节点数量、不同k值、不同信号强度误差下的定位精度。实验结果表明，本文算法的定位精度随节点数量和信号强度误差的增加而降低，但对于不同k值，定位精度变化不大。
结论
本文提出了一种基于多维标度的分簇迭代无线传感器网络定位算法，该算法针对无线传感器网络的特点，仅需要节点之间的信号强度差异进行相对定位，不需要额外的硬件支持，成本低廉。通过实验验证了本文算法的有效性和可行性，对于无线传感器网络的定位研究具有一定参考价值。