基于蒙特卡罗算法煤矿井下人员定位研究

对比分析几种常用的无线传感器网络节点定位方法.针对煤矿井下节点移动性可能导致普通的定位算法变得不精确,提出了蒙特卡罗定位(Monte Carlo Localization)算法.该方法利用物体运动的连续性,通过选取合适的模型完成移动节点位置预测与定位.经仿真验证在低密度锚节点环境下,蒙特卡罗方法位置估计误差明显低于其它方法,提高了移动节点定位算法的准确性.     

基于动态网格划分的移动无线传感器网络定位算法

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术,目前提出了许多静态网络的节点定位算法,移动无线传感器网络的定位研究相对较少.针对定位节点和参考节点随机运动的网络模型,提出了一个基于动态网格划分的蒙特卡罗定位算法.算法中当接收的参考节点数超过一定阈值时使用最远距离节点选择模型,选出部分参考节点参与定位和信息转发,节约能耗.接着基于选择的或所有接收的参考节点构建采样区域,进行网格划分,使用网格单元数计算最大采样次数,在采样区域内采样并使用误差补偿的运动模型进行过滤,提高了采样效率,减少了计算开销,并保证了较好的定位精度.仿真实验表明算法在定位精度,计算开销、能耗等方面都具有较好的性能.     

基于无线传感网的海洋监测节点定位算法

针对应用于海洋监测的无线传感器网络,提出了一种基于蒙特卡罗算法的节点定位算法。该算法根据海洋中洋流在某一时间段内线性运动的特性,通过引入符合海水运动规律的角度来提高节点在位置预测阶段的精度;并根据节点感知压力的大小来确定预测坐标的置信度,以对预测坐标进行修正,进而得到最终的预测结果。仿真结果表明,该算法比传统的定位方法在不同的锚节点密度、节点密度、节点运动速度和时间等条件下都表现出更好的性能。     

基于洋流模型的水下传感器网络实时定位算法

针对近海监控领域内水下传感器网络的节点随着海洋运动具有流动性的问题,提出了基于洋流模型的水下传感器网络实时定位算法(RTLC).利用洋流模型表示节点的运动模型消除流动性对定位造成的影响,成功模拟了节点在水中的移动速度.通过卡尔曼预测方法结合观测值与估计值优化运动模型,使其更贴近节点运动规律.采用信息记录机制及列表更新机制保证信息的时效性从而提高了定位准确度.通过仿真分析,RTLC算法性能优于基于移动预测的大规模水下传感器网络可扩展定位算法(SLMP),具有较高的定位覆盖度,较低的平均定位误差及平均通信能耗.     

一种改进的节点定位方法

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。     

一种基于蒙特卡罗法的无线传感器网络移动节点定位算法研究

定位技术是无线传感器网络中关键的基础支撑技术。文章研究无线传感网中信标节点静止、定位节点随机运动情况下的节点定位方法。在传统MCL算法基础上,提出一个改进定位算法,通过构建节点运动模型,进行运动预测、位置滤波,提高定位精度。仿真结果表明,改进方案在不同的信标节点密度、不同的连接度、不同的节点运动速度等情况下,均表现出了良好的性能。     

无线传感器网络中移动节点定位算法研究

提出一种利用临时锚节点的蒙特卡罗箱定位算法.该算法是基于蒙特卡罗定位方法之上,通过引入节点平均速率来获取临时锚节点,并利用一跳范围内的临时锚节点构建最小锚盒、增强样本过滤条件,从而加速了采样和样本过滤.此外,在样本的获取上采用了非随机采样的均衡采样方法,有效地降低了采样次数.仿真结果表明:该算法同蒙特卡罗定位算法等相比,提高了节点的定位精度,降低了节点的能耗.     

动态无线传感器网络的改进蒙特卡罗定位算法

针对于无线传感器网络中移动节点的定位问题,在传统蒙特卡罗定位算法的基础上,提出了一种改进算法。该算法通过构建接收信号强度指示测距模型来限制样本区域以求提高采样效率。仿真结果表明,与MCL、MCB等其他蒙特卡罗定位算法相比,改进算法在不同的时间、不同的锚节点密度、不同的节点移动速度等情况下,都具有更好的定位精度。     

基于改进的洪泛广播和粒子滤波的无线传感器网络节点定位

针对目前移动无线传感器网络定位问题存在的不足,提出了一种基于改进的洪泛广播机制和粒子滤波的节点定位算法。对于一个给定的未知节点,首先采用改进的洪泛广播机制,从离它最近的锚节点得到的有效平均跳距来计算出它到它的所有邻居节点的距离。然后采用一种差分误差校正算法,以减小平均跳距中由于多跳累积造成的测量误差;其次,采用粒子滤波和虚拟锚节点来减小预测区域,得到更有效的粒子预测区域,从而进一步减小对未知节点位置的估计误差。仿真结果表明,所提算法与定位算法DV-Hop、蒙特卡罗Baggio（MCB）和基于测试的蒙特卡罗定位（MCL）相比,能够有效地抑制冗余广播和减小与节点定位相关的消息开销,以较低的通信成本实现较高精度的定位性能。     

基于多模型预测的WSN动态簇目标跟踪算法

分析了无线传感器网络(WSN)中现有目标定位算法缺陷,针对WSN中跟踪目标的运动不确定特性,提出一种基于多模型动态簇预测的WSN目标跟踪算法;该算法以多模型为目标动态建模框架,适应目标的不确定运动,在得到各模型预测之后,综合各模型预测估计形成全局预测估计,进而构造局部唤醒区域,将落入该局部唤醒区域的节点构造动态簇,通过择优规则,确定该节点动态族的簇首,实现目标的定位跟踪;仿真结果表明,与全局唤醒算法相比,所提出的基于多模型动态簇预测的WSN目标跟踪算法可适用于目标的不确定运动,并得到较好的跟踪精度。     

相似度优化的无线传感器网络移动节点定位

针对无线传感器网络中移动节点的定位特性,提出了一种利用序列相似度改进的蒙特卡洛定位算法.该算法先利用各信标节点的信号强度值对移动节点初定位,优化原算法的采样区域.同时将信号值存储为目标序列,通过比较信标节点和样本点间序列与目标序列的相似度过滤样本点,并以相似度值作为加权标准计算移动节点坐标.仿真结果表明,与其他算法相比,在不同的信标节点密度下,定位误差减少了1%~10%,在不同的节点最大移动速度的情况下,定位误差减少了30%~40%.     

基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法

针对蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization,MCL）采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL（Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL）,将节点定位问题转化为全局优化问题。HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位。实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL（Particle Swarm Optimization-MCL）算法有更快的收敛性。     

一种基于参考节点选择模型的无线传感器网络定位算法

定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,移动节点的定位则是定位技术中的难点.目前以蒙特卡洛算法为基础的几种定位算法普遍存在对锚节点数量要求较高、定位误差较大的问题.针对实际应用中一般的运动模型,提出一种基于参考节点选择模型的蒙特卡洛定位算法(MCLAS),采样时通过参考节点选择模型,将相邻节点纳入参考节点选择范围,尽量...     

基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法

为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出了一种基于Steffensen迭代和模糊信息的节点定位算法.算法在模糊信息定位方法的基础上,通过引入Steffensen迭代求精提高节点定位精度.算法将锚节点分为静态锚节点和移动锚节点,利用移动锚节点不断的运动来辅助静态锚节点进行定位.首先利用节点间的模糊信息实现未知节点位置的粗略定位,然后利用Steffensen迭代对节点位置进行不断迭代求精,以实现未知节点的精确定位.通过仿真实验证明,相比3D-ADAL算法和改进的TOF测距算法,本文算法不仅降低了定位误差率,减小了网络的通信开销,还提高了节点定位效率.     

基于RSSI等级的蒙特卡罗定位算法应用研究

感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用,提出了一种RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础,利用RSSI（Received Signal Strength Indication）值与距离的单调递减关系划分通信域,减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况,引入共线影响角度,提出了一种约束策略。仿真结果表明,提出的RRMCL与现有的MCL和MCB定位算法相比,能有效缩小采样区域,提高了定位精度和速度。     

基于改进的RSSI无线传感器网络节点定位算法研究

研究无线传感器网络节点定位问题。接收信号强度值(RSSI)直接影响无线传感器网络节点定位准确度,而现有定位算法没有考虑锚节点的RSSI消息,造成节点定位精度低。为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出了一种基于RSSI的质心定位算法。首先通过无线信号强度计算出节点间RSSI值,然后把RSSI值转换成质心算法权值,最后采用质心定位算法对待测节点位置进行估计,获得节点的准确位置。仿真实验结果表明,与现有质心定位算法相比,基于RSSI的质心定位算法在不增加成本、通信功耗的情况下,提高了节点定位精度,降低了定位误差,适合各种规模的无线传感器网络的节点定位。     

基于最小二乘法的蒙特卡洛移动节点定位算法

针对无线传感器网络中蒙特卡洛移动节点定位算法的不足,提出了一种基于最小二乘法的蒙特卡洛移动节点定位算法。该算法根据运动的连续性,利用最小二乘曲线拟合的方法,推算出未知节点在下一时刻可能的位置区域,进行快速抽样和样本过滤。仿真结果表明:新算法在不同的网络连通度、不同的运动速度等情况下,均表现出良好的性能。     

改进的距离重构三维定位算法

针对三维定位算法中节点坐标转换精度低的问题,在距离重构多维定位算法DR-MDS的基础上,提出了改进的距离重构三维定位算法。该算法在距离重构和MDS-MPA算法的思想下,采用优化的最小均方根偏差几何中心修正算法RMSDGCC(Root Mean Square Deviation-Geometric Center Correction),先计算出坐标转换矩阵,然后利用锚节点的几何中心对所有节点进行修正,实现节点从相对坐标向绝对坐标较高精度的转换。算法可以实现有效的坐标转换,获得较好的定位效果。实验结果显示,与原多维定位算法相比,在不引入测距误差的情况下,改进算法在测距半径为15 m时定位精度提高14%,定位误差缩小至0.63 m,测距半径为35 m时,定位精度提高87%,定位误差几乎为0。该改进算法在三维空间中有更高的节点定位精度。