公开(公告)号：CN106879050A

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201510907182.5

申请日：2015-12-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 李长庚 ,  周子傲 ,  刘昌童

IPC: H04W52/02 ,  H04W88/02 ,  H04W84/18

CPC classification number: Y02D70/00 ,  H04W52/0219 ,  H04W84/18 ,  H04W88/02

Abstract: 本发明公开一种基于分布式神经网络算法的无线传感器网络数据融合方法。首先各节点以小功率广播自己的编号和位置，并接受其他节点广播的数据。各节点启用一个回退定时器，定时器的起始值正比于N-Slj，N是节点总数，Slj是各节点收到的数据包个数，最先结束的成为主簇头，主簇头收到的节点加入网络。接着主簇包含的节点进行第二轮竞争成为次级簇头组，依此直至所有节点都加入网络为止。组网完成后，利用分布式神经网络将数据处理成Chebyshev多项式，逐级累加至主簇头，再发送给汇聚节点。算法中，所有通信距离都在87m以内，数据量显著降低，总体降低了网络能耗。本发明实现了一种能量高效、消耗均衡的无线传感器网络数据融合方案，具有一定的社会和经济效益。

公开(公告)号：CN106879065A

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201510907069.7

申请日：2015-12-11

Applicant: 中南大学

Inventor： 李长庚 ,  刘昌童 ,  周子傲

IPC: H04W64/00 ,  H04W84/12

CPC classification number: H04W64/00 ,  H04W84/12

Abstract: 本发明公开一种基于改进WKNN的Wi-Fi室内定位方法。首先针对传统WKNN算法中使用欧氏距离进行相似度对比时造成定位精度不高的问题，将欧氏距离替换成曼哈顿距离改善定位精度。然后根据室内路径损耗模型中接受信号强度与距离的非线性关系，对曼哈顿距离中每一维度的计算赋予不同的权值，使相似度对比结果更加贴近现实中的物理距离。本发明中提出的定位算法过程简单，复杂度低，容易在智能终端上实现实时定位。同时，选择人们生活中广泛存在的Wi-Fi信号进行室内定位，极大的减少了定位过程中所需要的硬件开销，具有一定的社会和经济效益。