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。     

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%。     

锚节点静止的无线传感网定位算法

节点定位是无线传感网应用中的一个基础问题。针对锚节点静止而定位节点移动的无线传感网,改进MCB(Monte Carlo localization Boxed)定位算法。由于MCB算法只利用了当前时刻的一跳锚节点信息建立信标盒子,所以不能利用前一时刻锚节点的信息。在许多传感网中锚节点是静止的,所以可以利用前一时刻的锚节点信息。该算法以蒙特卡洛方法为基础,利用前一时刻的一跳锚节点信息和最大速度建立信标盒子,缩小了MCB算法的采样空间。实验结果表明,所提出的算法能够有效减小MCB算法的采样次数和提高定位精度。     

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。     

使用历史锚节点信息的改进MCB算法

针对MCB算法的采样效率及定位误差,在锚节点静止而未知节点运动的情况下,提出了一种新的改进算法MBHA,通过充分利用侦测到的历史及当前锚节点信息,来修正MCB算法的采样箱。大数据量仿真结果表明,修正后的采样区域相比修正前更接近节点的真实位置。MBHA算法最终使用优化修正后的采样区域进行采样,在绝大多数的对比仿真环境实验中,该算法既大幅提升了采样效率,又提高了定位精度。     

RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法

针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB)。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库;在定位阶段,未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库,得到与一跳和两跳锚节点的距离区间,利用距离区间建立更为精确的采样箱,以提高采样效率;未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明:RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。     

RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法

针对以蒙特卡罗为基础的几种无线传感器网络定位算法普遍存在定位精度和采样效率低的问题,文中提出了一种RSSI辅助的蒙特卡罗盒定位算法（RAMCB）。通过实验构造出符合实际环境的RSSI和距离区间的映射关系数据库;在定位阶段,未知节点利用来自一跳和两跳锚节点的RSSI值查询数据库,得到与一跳和两跳锚节点的距离区间,利用距离区间建立更为精确的采样箱,以提高采样效率;未知节点根据样本到一跳、两跳锚节点的估计距离和实际距离的差值来动态赋予样本的权值。仿真结果表明：RAMCB算法能有效提高定位精度和采样效率。     

基于RSSI和改进MCL算法的移动节点定位跟踪设计

由于传统节点定位方法大多针对静止传感器网络,不能适用于网络结构和节点位置动态变化的移动传感器网络,提出了一种基于RSSI测距和改进的MCL(Monte Carlo Localization)算法的移动传感器节点定位跟踪方法;首先描述了经典MCL算法和接收信号强度RSSI测距方法,然后设计了一种改进的MCL算法,将传统的MCL方法预测粒子位置的过程即预测和滤波两个阶段,更新为锚节点TTL受控泛洪方式广播自身位置、采用拉格朗日插值法预测节点下一时刻的位置和速度、求取锚盒采样区域、k跳锚节点粒子滤波和根据预测下一时刻的节点位置和速度与当前时刻的位置信息确定各粒子权重的5个阶段;采用仿真器MCL-Simulator进行仿真,结果证明:文中方法能有效实现移动节点的定位,与其它方法相比,具有较小的平均定位误差,具有很强的可行性。     

基于RSSI的三角形区域最小化的质心定位算法

为解决无线传感器网络中的节点自身定位问题,针对RSSI测距误差大、质心定位算法精度低的问题,提出一种改进质心算法。该算法将RSSI值作为模糊判据,对各个锚节点与移动节点之间的距离进行远近判断,并对锚节点所组成的图形进行更细致的区域划分。利用RSSI值对质心定位算法进行改进。仿真和实际测试都表明,该算法相对于质心算法和三边定位算法提高了定位精度,需要的通信开销小,计算简单,硬件要求低,可广泛应用于实际工程之中。     

改进YOLOv3在机场跑道异物目标检测中的应用

针对机场跑道异物（Foreign Object Debris,FOD）的小目标特点,提出一种基于改进YOLOv3的FOD目标检测算法。以YOLOv3网络为基础,采用运算复杂度相对更低的Darknet-49作为特征提取网络,并将检测尺度增加至4个,进行多尺度特征融合。使用基于马尔科夫链蒙特卡罗采样（Markov Chain Monte Carlo sampling,MCMC）的[K]-means++算法对标注边界框尺寸信息进行聚类分析。训练时引入GIoU边界框回归损失函数。实验结果表明,改进的YOLOv3目标检测算法在满足实时性要求的情况下,精确率和召回率达到了95.3%和91.1%,与Faster R-CNN相比具有更高的检测速度,与SSD相比具有更高的检测精度,有效解决了原YOLOv3存在的定位精度偏低和漏检问题。     

无线传感器网络中改进的DV-Hop算法

针对传统DV-Hop算法中定位精度低的问题,该算法从三个方面进行改进,（1）设置距离发射端标准一跳时节点所接收的接收信号强度指示（RSSI）值,利用节点接收信号的RSSI值与设置的RSSI值之间的比来修正跳数。（2）将未知节点的平均跳距分两段考虑,使未知节点到锚节点的估计距离更精确。（3）构造校正向量,对未知节点的估计坐标进行校正。仿真实验表明改进算法的定位精度明显高于传统DV-Hop算法和文献[6]基于RSSI比值修正的算法,稳定性也有一定的提升。     

锚节点稀疏环境下蒙特-卡罗盒定位算法

提出一种适用于锚节点稀疏环境下的蒙特—卡罗盒定位(SDANMCB)算法。算法在定位过程中将定位精度高的节点转换为虚拟锚节点来辅助其他待定位节点进行定位;同时根据采样箱的面积和附近锚节点数量调整定位所需要的样本数;滤波后根据样本的后验分布调整样本权重。仿真结果表明:算法在定位精度、采样效率上都有明显提升,并且在锚节点密度较低时定位效果有较大改善。     

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.     

无线传感器网络中蒙特卡洛定位算法的研究

在无线传感器网络的节点定位领域,常用的以蒙特卡洛为基础的定位算法均存在定位误差大、采样效率低的问题。为了提高无线传感器网络中针对移动节点的采样效率和定位精确度,文中采用马尔科夫链进行抽样,提出了一种基于蒙特卡洛的改进算法。该算法在蒙特卡洛算法的基础上,结合马尔科夫链采集节点样本,随后对其进行过滤,再通过对得到的节点位置值进行加权计算,得到节点的准确位置。仿真实验结果表明,通过该算法得到的节点定位误差低于其他算法,提高了采样效率以及对移动节点的定位准确率。