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1.
针对室内LOS/NLOS混合环境,提出基于假设检验的方法确定NLOS状态,并采用具有收缩因子的粒子群优化算法进行定位.在采样值存在异常情况时,样本中位值性能优于样本均值.因此,在LOS和NLOS状态下,分别采用样本均值和样本中位值建立最小平方误差代价函数.为了增强算法的全局和局部搜索能力,在粒子群优化算法的基础上引入收缩因子.仿真实验表明,在NLOS遮挡比较严重的情况下,所提出的基于样本均值和样本中位值改进的粒子群优化定位算法较只采用样本均值改进的粒子群优化算法和一般的粒子群优化算法定位精度高.  相似文献   
2.
基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑   总被引:1,自引:0,他引:1  
资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑结构。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。  相似文献   
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