针对无线传感器网络(WSN)的节点定位问题,提出一种将蚁群算法和蒙特卡罗相结合的算法AC-MCL(Ant Colony–Monte Carlo Location):利用蚁群算法节点的分布式概率和转移概率,对节点进行位置预测,从而实现节点定位。由于蒙特卡罗算法的引入...针对无线传感器网络(WSN)的节点定位问题,提出一种将蚁群算法和蒙特卡罗相结合的算法AC-MCL(Ant Colony–Monte Carlo Location):利用蚁群算法节点的分布式概率和转移概率,对节点进行位置预测,从而实现节点定位。由于蒙特卡罗算法的引入,消除了定位至少需要三个锚节点的局限性。仿真实验结果表明,该算法在规模较大而锚节点比例低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位的精度更高。展开更多
文摘针对无线传感器网络(WSN)的节点定位问题,提出一种将蚁群算法和蒙特卡罗相结合的算法AC-MCL(Ant Colony–Monte Carlo Location):利用蚁群算法节点的分布式概率和转移概率,对节点进行位置预测,从而实现节点定位。由于蒙特卡罗算法的引入,消除了定位至少需要三个锚节点的局限性。仿真实验结果表明,该算法在规模较大而锚节点比例低的情况下仍然能够对未知节点进行准确定位,且定位的精度更高。