基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法

周春月, 张洪婷

(北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044)



基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法

周春月, 张洪婷

(北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044)

针对传统蒙特卡罗定位算法采样效率低，对锚节点密度要求高的特点，本文基于蒙特卡罗定位算法MCL提出一种改进的移动传感器网络的节点定位算法IMCB.该算法利用历史锚节点信息和RSSI测距,以及运动模型的改进对待定位节点的位置采样范围进行了进一步限制，对有效采样点的权重进行了区分.仿真结果表明：该算法的定位精度相比MCB算法提高了16.6%.

无线传感器网络；蒙特卡罗定位算法；接收信号强度指示；运动模型

无线传感器网络现今在很多需要监测与控制的环境中得到广泛应用，如环境监测、农业监测、智能交通和安全监控等.很多应用都依赖于传感器节点的位置信息，如应用中的一些监测信息，如果没有了位置信息就毫无意义.传感器节点定位即传感器节点确定自身位置的过程.最简单的办法就是在每个传感器节点上安装GPS，但由于无线传感器网络节点本身资源有限，对能耗限制苛刻，而且这种解决方案工程量大且成本高，在实际应用中不可行.大多数算法是基于锚节点的定位算法，在这种算法中，锚节点通过GPS或人工配置事先获得自身的位置，其余的未知节点则根据锚节点的位置及网络拓扑或者节点之间的距离信息推算出自己的位置.

无线传感器网络……