【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中蒙特卡羅定位算法在節(jié)點(diǎn)的無線射程為非理想條件下定位精度不高、采樣率低等缺點(diǎn),提出一種自適應(yīng)蒙特卡羅移動節(jié)點(diǎn)定位算法。該算法利用不同區(qū)域的采樣粒子對未知節(jié)點(diǎn)的定位精度影響不同,自適應(yīng)地調(diào)整不同區(qū)域的采樣粒子的影響權(quán)重,對未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位;同時(shí),利用上一時(shí)刻采樣粒子增加限定條件,提高定位精度。仿真結(jié)果表明,本算法在規(guī)則度不同的條件下節(jié)點(diǎn)的定位誤差平均下降了約13%,在速度不同的條件下定位誤差平均下降了約10%,網(wǎng)絡(luò)覆蓋率可達(dá)到99.19%。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of Monte-Carlo localization algorithm in wireless sensor networks, such as low accuracy and low sampling rate, an adaptive Monte Carlo mobile node localization algorithm is proposed under the condition that the wireless range of the node is not ideal. The algorithm adaptively adjusts the influence weight of the sample particles in different regions to the unknown nodes by using the different sampling particles have different effects on the location accuracy of unknown nodes. At the same time, the particle sampling at the last moment is used to increase the qualification conditions and improve the positioning accuracy. The simulation results show that the localization error of the algorithm decreases by about 13 percent under the condition of different degree of regularity, and the average positioning error decreases about 10 percent under different speed conditions, and the network coverage rate can reach 99.19 percent.
【作者單位】： 東北電力大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51077010) 國家留學(xué)基金項(xiàng)目(留金發(fā)[2012]3043) 吉林省教育廳“十一五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(吉教科合字[2009]第101號) 東北電力大學(xué)青年學(xué)術(shù)骨干科研促進(jìn)計(jì)劃項(xiàng)目
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：2303394