一种基于网络密度分簇的移动信标辅助定位方法

现有移动信标辅助定位算法未充分利用网络节点分布信息,存在移动路径过长及信标利用率较低等问题。该文把网络节点分簇、增量定位与移动信标辅助相结合,提出了一种基于网络密度分簇的移动信标辅助定位算法(MBL(ndc))。该算法选择核心密度较大的节点作簇头,采用基于密度可达性的分簇机制把整个网络划分为多个簇内密度相等的簇,并联合使用基于遗传算法的簇头全局路径规划和基于正六边形的簇内局部路径规划方法,得到信标的优化移动路径。当簇头及附近节点完成定位后,升级为信标,采用增量定位方式参与网络其它节点的定位。仿真结果表明,该算法定位精度与基于HILBERT路径的移动信标辅助定位算法相当,而路径长度不到后者的50%。

矿井目标定位中移动信标辅助的距离估计新方法

为了降低测距不准对矿井目标定位精度的影响,提出一种移动信标辅助的距离估计方法 MBDisEst。该方法由安装有惯导设备或/和激光定位装置的瓦检员或矿车充当移动信标,它们通过与矿山物联网中的其他设备交换信息校准自身坐标。MBDisEst以移动信标和目标节点之间的相对运动和几何约束为基础,利用加权最小二乘法计算目标节点与虚拟信标的距离,可将静止和运动目标的距离估计统一在同一框架。仿真结果表明:MBDisEst的测距精度比TOA的测距精度高,其测距误差随移动信标速度的增大而增大,随移动信标通信半径的增加而减小,基于MBDisEst的定位方法具有较高的定位精度。