吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (4): 1191-1196.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201404044

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自适应蒙特卡罗无线传感器网络移动节点定位算法

李建坡, 时明, 钟鑫鑫   

  1. 东北电力大学 信息工程学院, 吉林 吉林132012
  • 收稿日期:2013-01-30 出版日期:2014-07-01 发布日期:2014-07-01
  • 作者简介:李建坡(1980-), 男, 副教授, 博士.研究方向:无线传感器网络.E-mail:jianpoli@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(51077010); 国家留学基金项目(留金发\[2012\]3043); 吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目(吉教科合字\[2009\]第101号); 东北电力大学青年学术骨干科研促进计划项目

Self-adaptive Monte Carlo localization algorithm of mobile nodes in WSN

LI Jian-po, SHI Ming, ZHONG Xin-xin   

  1. School of Information Engineering, Northeast Dianli University, Jilin 132012, China
  • Received:2013-01-30 Online:2014-07-01 Published:2014-07-01

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371

摘要： 针对无线传感器网络中蒙特卡罗定位算法在节点的无线射程为非理想条件下定位精度不高、采样率低等缺点, 提出一种自适应蒙特卡罗移动节点定位算法。该算法利用不同区域的采样粒子对未知节点的定位精度影响不同, 自适应地调整不同区域的采样粒子的影响权重, 对未知节点进行定位;同时, 利用上一时刻采样粒子增加限定条件, 提高定位精度。仿真结果表明, 本算法在规则度不同的条件下节点的定位误差平均下降了约13%, 在速度不同的条件下定位误差平均下降了约10%, 网络覆盖率可达到99.19%。

关键词: 通信技术, 移动节点定位, 蒙特卡罗定位算法, 无线传感器网络

Abstract: To overcome the disadvantages of low localization accuracy and poor efficiency of Monte Carlo Localization (MCL) algorithm in harsh Wireless Sensor Network (WSN), a self-adaptive localization algorithm based on MCL is proposed. The sample particles in different regions have different effects on unknown node localization accuracy. The proposed algorithm assigns self-adaptive weights to sample particles in different regions to position the unknown nodes. At the same time, the algorithm adds the constraint condition using the last-time sample particles. Simulation results show that the average localization error of the proposed self-adaptive MCL algorithm descends 13% at different degrees of irregularity. The average localization error descends about 10% at different node speeds. The network coverage rate reaches 99.19%.

Key words: communication, mobile node localization, Monte Carlo localization(MCL) algorithm, wireless sensor network

中图分类号: 

  • TN911
[1] Li Jian-po, Zhong Xin-xin, Lu I-tai.Three demensional node locatization algorithm for WSN based on differential RSS irregular transmission model [ J ] . Journal of Commuications, 2014, 9(5):391 - 397 .
[2] Bulusu Nirupama, Heidemann John, Estrin Deborah. GPS-less low-cost outdoor localization for very small devices [ J ] . IEEE Personal Communications, 2000, 7(5):28 - 34 .
[3] Doherty Lance, Pister Kristofer S J, El-Ghaoui Laurent. Convex position estimation in wireless sensor networks [ C ]∥ Twentieth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, Anchorage, IEEE Press, 2001:1655 - 1663 .
[4] Savvides Andreas, Han Chih-chieh, Strivastava Mani B. Dynamic fine-grained localization in Ad-Hoc networks of sensors [ C ]∥ Proceedings of the 5 th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking, Rome, ACM Press, 2001: 166 - 179 .
[5] Nagpal Radhika, Shrobe Howard, Bachrach Jonathan. Organizing a global coordinate system from local information an Ad Hoc sensor network [ C ]∥ Proceedings of Second International Workshop on Information Processing in Sensor Networks, New York : Springer-Verlag, 2003:333 - 348 .
[6] Niculescu Dragos, Nath Badri. Localized positioning in Ad Hoc networks [ C ]∥ Proceedings of the First IEEE International Workshop on Sensor Network Protocols and Applications, Anchorage : IEEE Press, 2003: 42 - 50 .
[7] Hu Ling-xuan, Evans David. Localization for Mobile sensor networks [ C ]∥ Proceedings of 10 th Annual International Conference on Mobile Computing and Networking, Philadelphia, ACM, 2004: 45 - 47 .
[8] 李建坡, 时明, 谢岩, 等 . 一种基于模糊理论的蒙特卡洛移动节点定位算法[ J ] . 计算机应用与软件, 2013, 30(12):147 - 150 . Li Jian-po, Shi Ming, Xie Yan, et al.AMCL mobile node localization algorithm based on fuzzy theory [ J ] .Computer Applications and Software, 2013, 30(12):147 - 150 .
[9] 姚放吾, 宋艳 . WSN 中一种基于重叠区域的蒙特卡罗定位算法[ J ] . 计算机技术与发展, 2012, 22(5):165 - 168 . Yao Fang-wu, Song Yan. Monte Carlo localization based on overlapping area for WSN [ J ] . Computer Technology and Development, 2012, 22(5): 165 - 168 .
[10] 朱海平, 于红丞, 钟小勇, 等 . 动态无线传感器网络的改进蒙特卡罗定位算法[ J ] . 传感技术学报, 2012, 25(9):1284 - 1288. Zhu Hai-ping, Yu Hong-cheng, Zhong Xiao-yong, et al. An improved Monte Carlo localization algorithm for mobile wireless sensor networks [ J ] . Chinese Journal of Sensors and Actuators, 2012, 25(9):1284 - 1288 .
[11] 邓力 . 基于遗传算法 WSN 节点定位算法研究[ J ] . 计算机仿真, 2011, 28(9):161 - 164 . Deng Li. Wireless sensor network based on genetic algorithm of localization algorithm [ J ] . Computer Simulation, 2011, 28(9):161 - 164 .
[1] 周彦果,张海林,陈瑞瑞,周韬. 协作网络中采用双层博弈的资源分配方案[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1879-1886.
[2] 孙晓颖, 扈泽正, 杨锦鹏. 基于分层贝叶斯网络的车辆发动机系统电磁脉冲敏感度评估[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1254-1264.
[3] 董颖, 崔梦瑶, 吴昊, 王雨后. 基于能量预测的分簇可充电无线传感器网络充电调度[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1265-1273.
[4] 牟宗磊, 宋萍, 翟亚宇, 陈晓笑. 分布式测试系统同步触发脉冲传输时延的高精度测量方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1274-1281.
[5] 丁宁, 常玉春, 赵健博, 王超, 杨小天. 基于USB 3.0的高速CMOS图像传感器数据采集系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1298-1304.
[6] 刘洲洲, 彭寒. 基于节点可靠度的无线传感器网络拓扑控制算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 571-577.
[7] 陈瑞瑞, 张海林. 三维毫米波通信系统的性能分析[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 605-609.
[8] 张超逸, 李金海, 阎跃鹏. 双门限唐检测改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 610-617.
[9] 关济实, 石要武, 邱建文, 单泽彪, 史红伟. α稳定分布特征指数估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(2): 618-624.
[10] 李炜, 李亚洁. 基于离散事件触发通信机制的非均匀传输网络化控制系统故障调节与通信满意协同设计[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 245-258.
[11] 孙晓颖, 王震, 杨锦鹏, 扈泽正, 陈建. 基于贝叶斯网络的电子节气门电磁敏感度评估[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 281-289.
[12] 武伟, 王世刚, 赵岩, 韦健, 钟诚. 蜂窝式立体元图像阵列的生成[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 290-294.
[13] 袁建国, 张锡若, 邱飘玉, 王永, 庞宇, 林金朝. OFDM系统中利用循环前缀的非迭代相位噪声抑制算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 295-300.
[14] 王金鹏, 曹帆, 贺晓阳, 邹念育. 基于多址干扰和蜂窝间互扰分布的多载波系统联合接收方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(1): 301-305.
[15] 石文孝, 孙浩然, 王少博. 无线Mesh网络信道分配与路由度量联合优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(6): 1918-1925.
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