本文關(guān)鍵詞： 接收的信號強度指示(RSSI) 牛頓插值法 蒙特卡洛盒 遺傳算法　出處：《計算機工程與應(yīng)用》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：考慮到蒙特卡洛盒移動節(jié)點定位算法中存在的定位精度低的缺陷,提出一種改進的基于RSSI的MCB定位算法。該算法依據(jù)節(jié)點接收的RSSI值縮小錨盒子區(qū)域;利用二次牛頓插值法預(yù)測節(jié)點運動軌跡,估算移動速度,進一步獲取有效采樣區(qū)域;然后依據(jù)采樣盒大小自適應(yīng)確定采樣個數(shù),避免多余樣本的采集;最后借鑒遺傳算法中交叉和變異思想優(yōu)化采集過程。實驗仿真結(jié)果表明在不同錨節(jié)點密度情況下,改進后的移動節(jié)點算法的定位精度始終優(yōu)于傳統(tǒng)MCB算法。
[Abstract]:Considering the defects of existing Monte Carlo localization box mobile node localization algorithm in low precision, this paper proposes an improved algorithm of MCB positioning based on RSSI. The algorithm based on the RSSI node receiving the value of shrinkage kedge box area prediction node; the trajectory is used two times Newton interpolation method, estimate the moving speed, and further to obtain the effective sampling area; then based on the adaptive sampling box size determine the number of samples, to avoid unnecessary sample collection; finally optimization from the acquisition process of crossover and mutation in genetic algorithm. Simulation results show that the anchor node density in different situations, the positioning accuracy of mobile nodes improved algorithm always outperforms the traditional MCB algorithm.

【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【基金】：廣西研究生教育創(chuàng)新計劃項目(No.YCSZ2016046,No.XYCSZ2017064,No.YCSW2017065)
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1553538