基于IMCB算法的无线传感器网络节点定位

针对蒙特卡洛盒(MCB)移动定位算法中存在的样本点退化问题,提出一种改进的蒙特卡洛盒(IMCB)定位算法,将其应用于无线传感器网络节点定位中。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,从而解决MCB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,在相同条件下,与MCB、MCL算法相比,IMCB算法的平均定位精度提高约14%,平均定位能耗降低约17%。

WSN中改进的MCB移动节点定位算法

考虑到蒙特卡洛盒移动节点定位算法中存在的定位精度低的缺陷,提出一种改进的基于RSSI的MCB定位算法。该算法依据节点接收的RSSI值缩小锚盒子区域;利用二次牛顿插值法预测节点运动轨迹,估算移动速度,进一步获取有效采样区域;然后依据采样盒大小自适应确定采样个数,避免多余样本的采集;最后借鉴遗传算法中交叉和变异思想优化采集过程。实验仿真结果表明在不同锚节点密度情况下,改进后的移动节点算法的定位精度始终优于传统MCB算法。

基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器网络定位精度,应用果蝇算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)-蒙特卡罗锚盒(Monte Carlo anchor box,MCB)算法对无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)系统中移动节点进行定位建模,分析了移动速度、锚节点密度和样本数对定位精度的影响。研究结果表明:FOA优化MCB算法具有比MCB算法更优的定位精度,当节点移动速度变大后可以获得更小的定位误差,在10 m/s的速度下获得了最低误差值情况下锚节点数量和移动节点定位误差之间的变化曲线;当锚节点较少时,MCB与FOA优化MCB形成了较大的定位误差;随样本数增大,定位误差逐渐减小,在样本数达到150时获得一个稳定的定位误差。研究对无线传感器网络定位精度具有很好的应用价值,易于实现推广。

基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。