1) node localization
节点定位
1.
A Study of New Node Localization Algorithm for Wireless Sensor Network;
一种新的无线传感器网络节点定位算法研究
2.
Distributed node localization algorithms of wireless sensor networks;
无线传感器网络分布式节点定位算法研究
3.
Robust estimator for indoor node localization;
基于顽健估计的室内节点定位算法
2) node location
节点定位
1.
Research of node location algorithm based on robust position in Wireless Sensor Network;
WSN中基于Robust Position节点定位算法改进的研究
2.
Wireless sensor node location approach based on transmission distance estimation
基于传输距离估计的无线传感网节点定位方法
3.
Two typical distributed node location algorithms were analyzed in this paper firstly,and it gave the analysis result of location precision and energy consumption.
首先深入分析了两种典型的分布式的节点定位算法,并从定位精度及能量消耗两个方面给出了定量分析结果。
3) localization
[英][,ləukəlai'zeiʃən] [美][,lokəlaɪ'zeʃən]
节点定位
1.
Analysis and Research on Wireless Sensor Network Localization;
无线传感器网络节点定位算法的分析与研究
2.
Research of Time-synchronization and Localization in Underwater Wirelss Sensor Networks
水下传感网时钟同步与节点定位研究
3.
Research on angle-refined DV-hop localization method in WSNs
夹角修正的DV-hop传感器网络节点定位研究
4) node positioning
节点定位
1.
Industrial wireless networks protocol with time synchronization and node positioning;
具有时间同步和节点定位的工业无线网络协议
2.
A node positioning model of wireless mobile Ad Hoc networks;
无线移动Ad Hoc网络的一种节点定位模型
3.
Survey on secure node positioning in wireless sensor networks
无线传感器网络节点定位安全研究进展
5) blind node
定位节点
6) node localization
节点自定位
1.
The problem of node localization, that is, determining where a given node is physically or relatively located in a network, is one of the challenging tasks and yet extremely crucial for many applications.
无线传感器网络作为一个全新的研究领域,向科技工作者提出了大量具有挑战性的课题,节点自定位问题就是其中之一。
2.
Using steepest descent method to improve node localization accuracy of maximum likelihood estimation;
阐述了极大似然估计算法用于无线传感器网络节点自定位的原理;阐述了最速下降算法求非线性方程组最优解的原理;提出在距离测量误差较大的情况下,使用最速下降算法优化极大似然估计算法所得的节点定位值,并通过模拟实验证实其可行性。
补充资料：电力网节点编号优化
电力网节点编号优化
network nodes order optimization
d旧nl!wong Jled一anb旧nhoo youhuo电力网节点编号优化(network nodes order。Ptimization)用稀疏矩阵技术求解电力系统网络方程时，为了节省计算机内存和加快计算速度，按照一定规则编排电力网各个节点次序。 在电力系统计算中，网络方程通常采用导纳矩阵方程的形式，它的求解多采用高斯消去法和直接三角分解等(见网络方程求解方法)。导纳矩阵是零元素很多的稀硫矩阵，对它进行消元或三角分解后所得的三角矩阵，要增加一些称为注人元的非零元素。为节约计算机内存及避免对零元素的不必要运算，在计算机中一般只贮存三角矩阵中的非零元素.因此，三角矩阵中非零元素的个数，直接影响计算机内存的需要量及程序计算速度.导纳矩阵非零元素的分布直接影响消元或分解后三角矩阵非零元素的数目.而网络节点编号次序又与导纳矩阵非零元素的分布密切相关(见图1)，因此，电力网节点编号优化是求解网络方程前的一项重要工作。┌─────┬────┬─────────┬────┐│节点.号.形│导纳矩阵│消元或分解后三角阵│注入元致│├─────┼────┼─────────┼────┤│么 │麟 │魏 │弓 ││21月 │ │ │ │├─────┼────┼─────────┼────┤│上 │瀚 │魏 │l │├─────┼────┼─────────┼────┤│。~主钩 │麟 │继 │(j │└─────┴────┴─────────┴────┘ 图1节点编号对注入元的影响 ·一非零元素;X一非零注入元紊 节点编号的最优化是寻求一种使注人元素数目最少的节点编号方案.对n个节点的电力网来说，其节点编号方案可以有川种，选最优的工作量将非常大.因此，在实际中往往采取一些简化的方法对节点编号进行优化，并不一定追求“最优”。 根据消元的计算公式或星形一三角形变换规则(见图2)，每消去一个节点i，新增加的元素数为八一冬Ji(J‘一，)一及 ‘(1) l、、一一洲声图2消去节点1网络变化示意图式中J‘为在消去节点i时节点i的出线数;及为在消去节点i时与节点i有连线的各节点之间已有的连线数.常用的一些节点编号优化方案，大都根据式(1)或对其作一些简化得到的，主要可分以下三类。 (l)静态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，视去为常数，即不考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称静态优化法。该方法简单、快速、应用极为普遍。 (2)动态按最少出线数编号。对式(1)略去八项，但考虑Ji的变化，即考虑消去前面节点对节点i的出线数的影响，因此，也称半动态优化法。 (3)动态按增加出线数最少编号.对式(1)考虑及项和J‘的变化，即动态按增加出线数最少的原则编号，也称动态优化法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条