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基于蒙特卡洛的动态无线传感器网络节点定位算法研究

夏勇  
【摘要】:节点位置信息是无线传感器网络中事件位置报告、地理路由、目标跟踪、网络管理等系统功能的基础。所以,节点定位问题一直是无线传感器网络实用化进程中的一个关键难题。动态无线传感器网络中的移动节点定位又是该领域的热点问题。蒙特卡洛盒子定位算法(MCB,Monte-Carlo localization Boxed)作为一种常用的动态定位方法,不仅不受节点移动带来的影响,反而能够利用节点的移动性来改善定位精度,减小定位能耗。但是,MCB算法还存在样本点退化、过滤条件比较弱等问题。 针对MCB移动定位算法中存在的样本点退化问题,提出了一种改进蒙特卡洛盒子(IMCB,Improved Monte-Carlo localization Boxed)定位算法。该算法在MCB算法的基础上,通过分析当前时刻定位结果、节点距离以及相对位置信息获得下一时刻在样本盒子不同区域的采样概率,使样本点尽可能落在后验概率较大的区域内,从而有效的解决了原算法样本点退化导致定位精度降低的问题。仿真实验结果表明,相同条件下,同MCB算法相比,平均定位精度提高了约14%,平均定位能耗降低约27%。 针对MCB移动定位算法样本点过滤条件比较弱的问题,提出了一种基于特殊锚节点的蒙特卡洛盒子(SMCB,Special-anchor-node based Monte-Carlolocalization Boxed)定位算法。该算法在MCB算法的基础上,引入了一跳和二跳以外的特殊锚节点来增强样本点过滤的条件,从而有效地解决了原算法过滤条件弱导致定位精度低的问题。仿真实验结果表明,在相同条件下,同MCB算法相比,定位精度提高了约15%,相同定位精度要求下,定位能耗降低约40%。


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