避免非視距影響的蒙特卡羅移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法

闊永紅,周文文,陳 健

(西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院,陜西西安 710071)

避免非視距影響的蒙特卡羅移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位方法

闊永紅,周文文,陳 健

(西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院,陜西西安 710071)

為避免引入移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)中受到非視距影響的信息,提出了基于節(jié)點(diǎn)一跳鄰居的廣播信息進(jìn)行定位的算法,采用信息洪泛的方式來(lái)提高節(jié)點(diǎn)的利用效率.在采樣階段,將已定位節(jié)點(diǎn)作為虛擬錨節(jié)點(diǎn),并優(yōu)化已定位節(jié)點(diǎn)鄰居的采樣箱,提高在低錨節(jié)點(diǎn)密度下的定位精度;在濾波階段,利用連通性理論和未知節(jié)點(diǎn)的位置信息改進(jìn)濾波條件,提高節(jié)點(diǎn)的采樣效率;利用虛擬錨節(jié)點(diǎn)一跳信息逐層實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點(diǎn)的定位.仿真結(jié)果表明,無(wú)論有無(wú)障礙物,該算法與傳統(tǒng)算法相比,定位精度均得到提高,尤其在低錨節(jié)點(diǎn)密度的網(wǎng)絡(luò)中具有較好的定位效果.

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);節(jié)點(diǎn)定位;蒙特卡羅算法;虛擬錨節(jié)點(diǎn);采樣;過(guò)濾

在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的各種應(yīng)用中,監(jiān)測(cè)到事件后就需要確定事件的發(fā)生位置,因此節(jié)點(diǎn)自身的準(zhǔn)確定位對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用有著重要的意義.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)自身定位方法有兩種機(jī)制,分別是基于測(cè)距的機(jī)制和無(wú)須測(cè)距的機(jī)制.基于測(cè)距的定位機(jī)制需要測(cè)量未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的距離或角度信息,有基于到達(dá)角(Angle Of Arrival,AOA)、到達(dá)時(shí)間(Time Of Arrival,TOA)[1]、接收信號(hào)強(qiáng)度(Received Signal Strength Indicator,RSSI)[2]的定位等;而無(wú)須測(cè)距的定位機(jī)制僅根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的連通性等信息實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的定位,有質(zhì)心法[3]、距離向量算法(Distance Vector Hop,DV-Hop)[4]、基于采樣的定位方法[5]等.

以上算法適用于靜止傳感器網(wǎng)絡(luò).在移動(dòng)環(huán)境中,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)間拓?fù)浼s束關(guān)系不斷變化,算法的定位精度急劇下降,如何利用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)信息提高定位精度成為一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題.文獻(xiàn)[6]提出蒙特卡羅定位(Monte Carlo Localization,MCL)算法,為無(wú)線傳感器移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位開辟了新徑;文獻(xiàn)[7-8]采用蒙特卡羅箱(Monte Carlo Boxed,MCB)算法,通過(guò)建立采樣箱提高節(jié)點(diǎn)采樣效率;文獻(xiàn)[9]將距離向量算法與蒙特卡羅定位算法相結(jié)合來(lái)提高定位精度;文獻(xiàn)[10-11]應(yīng)用測(cè)距信息提高蒙特卡羅定位算法的定位精度.在視距環(huán)境下,蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱等算法利用錨節(jié)點(diǎn)的廣播信息進(jìn)行定位并達(dá)到了較高的精度;但在非視距環(huán)境下,障礙物可能對(duì)錨節(jié)點(diǎn)二跳鄰居節(jié)點(diǎn)的定位產(chǎn)生負(fù)面信息,算法將產(chǎn)生較大的定位誤差.

針對(duì)上述問(wèn)題,筆者研究了一種避免非視距影響的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位算法——EMCB(Enhanced Monte Carlo Boxed),采用一跳鄰居洪泛信息進(jìn)行定位,改進(jìn)采樣與過(guò)濾方法,避免了非視距的影響,克服了二跳負(fù)面信息引起的定位誤差.將已定位節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為虛擬錨節(jié)點(diǎn),增加了一跳定位信息,提高了算法在低錨節(jié)點(diǎn)密度網(wǎng)絡(luò)中的定位精度;利用連通性理論和未知節(jié)點(diǎn)的位置信息強(qiáng)化濾波條件,提高節(jié)點(diǎn)的采樣效率;利用虛擬錨節(jié)點(diǎn)廣播的信息,逐層定位網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的所有節(jié)點(diǎn).

1 蒙特卡羅箱算法描述

蒙特卡羅箱算法中未知節(jié)點(diǎn)利用其一跳、二跳通信范圍內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)廣播的信息進(jìn)行定位,其過(guò)程由采樣階段與過(guò)濾階段構(gòu)成,如圖1所示.

圖1 t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的定位流程圖

1.1 采樣階段

假設(shè)未知節(jié)點(diǎn)為A,圖2中陰影部分為節(jié)點(diǎn)A可能所在的區(qū)域,Vmax為節(jié)點(diǎn)最大運(yùn)動(dòng)速度,P點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)A在t-1時(shí)刻的位置,R為節(jié)點(diǎn)的通信半徑,s1、s2為節(jié)點(diǎn)A的錨節(jié)點(diǎn).圖2(d)中陰影區(qū)域?yàn)楣?jié)點(diǎn)A、s1的一跳通信范圍和s2的二跳通信范圍的交集.由于陰影區(qū)域不規(guī)則,為了方便計(jì)算,取各圓外接矩形的重疊區(qū)域作為采樣箱,節(jié)點(diǎn)可在采樣箱中隨機(jī)采樣.

圖2 蒙特卡羅箱算法

1.2 過(guò)濾階段

由圖2(d)可以看出,由于采樣箱用矩形表示,矩形區(qū)域大于節(jié)點(diǎn)的預(yù)測(cè)區(qū)域,因此隨機(jī)采樣時(shí)可能取到無(wú)效的采樣點(diǎn),需要對(duì)采樣點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾.

l表示未知節(jié)點(diǎn)的采樣點(diǎn),確定有效采樣點(diǎn)集合O的條件為

其中,S1、S2分別表示未知節(jié)點(diǎn)的一、二跳錨節(jié)點(diǎn)集合,R表示節(jié)點(diǎn)的通信半徑,d表示距離.

1.3 蒙特卡羅箱算法存在的問(wèn)題

在理想情況下,蒙特卡羅箱算法可以達(dá)到較高的定位精度,但實(shí)際存在的障礙物可能使得二跳通信范圍內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)廣播的信息成為負(fù)面信息,如圖3所示.

圖3中s1為錨節(jié)點(diǎn),A、B、C、D為可相互通信的未知節(jié)點(diǎn),且A、B節(jié)點(diǎn)與s1可以直接通信,D可以通過(guò)A或B與s1間接通信.由于存在障礙物,C與s1無(wú)法直接通信,也需通過(guò)A或B與s1間接通信,因此s1錯(cuò)將C當(dāng)成二跳鄰居,采樣區(qū)域由s1的一跳通信區(qū)域變成了s1的二跳通信區(qū)域,見圖3中的陰影部分,將出現(xiàn)較大的定位誤差.

圖3 負(fù)面信息效果圖

2 EMCB算法

2.1 定位思想

為解決1.3節(jié)所述問(wèn)題,考慮僅利用一跳鄰居廣播的信息對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位.但在低錨節(jié)點(diǎn)密度網(wǎng)絡(luò)中,大部分節(jié)點(diǎn)不是一跳錨節(jié)點(diǎn)的鄰居,采樣箱需擴(kuò)展到整個(gè)通信區(qū)域,導(dǎo)致誤差不可控制.為了增加節(jié)點(diǎn)可利用信息量,EMCB算法將已定位節(jié)點(diǎn)作為虛擬錨節(jié)點(diǎn),逐層完成節(jié)點(diǎn)的定位.圖4給出了以一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)為中心的多層定位示意圖.

由錨節(jié)點(diǎn)開始,首先對(duì)錨節(jié)點(diǎn)可直接通信的節(jié)點(diǎn)(圖4中第1層節(jié)點(diǎn))進(jìn)行定位,然后第1層節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為虛擬錨節(jié)點(diǎn),對(duì)其可直接通信的節(jié)點(diǎn)(圖4中第2層節(jié)點(diǎn))進(jìn)行定位,依次向外延伸,各節(jié)點(diǎn)逐層定位.

EMCB算法仍由采樣階段與過(guò)濾階段構(gòu)成,如圖5所示.

圖4 逐層定位圖示

2.2 采樣階段

所有節(jié)點(diǎn)采用受控的洪泛方式向其一跳鄰居發(fā)送信息.由于虛擬錨節(jié)點(diǎn)自身定位存在誤差,故在EMCB算法中錨節(jié)點(diǎn)廣播當(dāng)前時(shí)刻自身的位置,虛擬錨節(jié)點(diǎn)向鄰居廣播其采樣箱的位置,每個(gè)未知節(jié)點(diǎn)分兩個(gè)階段確立采樣箱,而后在其采樣箱內(nèi)隨機(jī)采樣.

圖5 EMCB算法流程圖

2.2.1 第1層節(jié)點(diǎn)采樣箱的確立

由于錨節(jié)點(diǎn)與虛擬錨節(jié)點(diǎn)廣播的信息不同,故第1層與其余層節(jié)點(diǎn)采樣箱確立過(guò)程不同,如圖6所示.

圖6(a)中第1層節(jié)點(diǎn)A利用錨節(jié)點(diǎn)s1、s2的一跳通信范圍確定重疊區(qū)域作為初步采樣箱,類似于蒙特卡羅采樣箱確立過(guò)程(見圖2).圖6中的參數(shù)如下:

圖6 第1層節(jié)點(diǎn)確立采樣箱

其中,(xj,yj)為節(jié)點(diǎn)A的一跳錨節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),為節(jié)點(diǎn)A在時(shí)刻t-1的采樣值,R為節(jié)點(diǎn)的通信半徑,Vmax為節(jié)點(diǎn)最大運(yùn)動(dòng)速度.

節(jié)點(diǎn)A、B彼此優(yōu)化采樣箱,見圖6(b)所示.當(dāng)A、B已經(jīng)確定初步采樣箱時(shí),廣播自身的采樣箱信息.A收到B的廣播信息,并確定A在B的通信范圍內(nèi).由于B的真

實(shí)位置是其初步采樣箱內(nèi)的某一點(diǎn),則A節(jié)點(diǎn)必然在包含B初步采樣箱所有可通信范圍的正方形區(qū)域B1B2B3B4內(nèi).取B1B2B3B4與A的初步采樣箱的交集得到A的最終采樣箱,即圖6(b)中陰影區(qū)域,采樣箱區(qū)域位置(xAmin,xAmax,yAmin,yAmax)為

B的最終采樣箱確立與上述過(guò)程相同,這樣就確定了第1層節(jié)點(diǎn)的采樣箱.

2.2.2 其余層節(jié)點(diǎn)的采樣箱的確定

每層節(jié)點(diǎn)定位以后轉(zhuǎn)化為虛擬錨節(jié)點(diǎn).由于定位存在誤差,如果由其預(yù)測(cè)位置坐標(biāo)確定下一層節(jié)點(diǎn)的采樣箱,誤差累計(jì)迅速增大,因此,每層節(jié)點(diǎn)向其鄰居廣播其采樣箱信息,它們采樣箱的確立如圖7所示.

圖7 其余層節(jié)點(diǎn)確立采樣箱

由于存在障礙物,C由第1層節(jié)點(diǎn)變?yōu)榈?層節(jié)點(diǎn),其虛擬錨節(jié)點(diǎn)為第1層節(jié)點(diǎn)A、B,則C的初步采樣箱為圖7(a)中陰影區(qū)域,它的采樣箱為

D為第2層節(jié)點(diǎn),同樣也利用其第1層虛擬錨節(jié)點(diǎn)確立初步采樣箱節(jié)點(diǎn)C、D彼此優(yōu)化初步采樣箱的過(guò)程與第1層節(jié)點(diǎn)的相同,節(jié)點(diǎn)C確立最終采樣箱見圖7(b)陰影部分.其余層節(jié)點(diǎn)確立采樣箱的過(guò)程與第2層節(jié)點(diǎn)的相同.在定位過(guò)程中,采樣箱可能產(chǎn)生坐標(biāo)沖突或在通信范圍外,這時(shí)候重置采樣箱于初步狀態(tài)或整個(gè)通信區(qū)域.

2.3 過(guò)濾階段

EMCB算法不僅利用式(1)的約束條件進(jìn)行過(guò)濾,還利用節(jié)點(diǎn)連通性限制理論過(guò)濾采樣點(diǎn),利用未知節(jié)點(diǎn)的位置信息預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時(shí)刻所在的區(qū)域,提高采樣效率.

2.3.1 連通性限制理論過(guò)濾采樣點(diǎn)

如圖8所示,假設(shè)陰影區(qū)域C(z)內(nèi)不存在節(jié)點(diǎn)C的鄰居,則節(jié)點(diǎn)C從Ct-1移動(dòng)到Ct,連通性不發(fā)生改變.

反之,若節(jié)點(diǎn)C移動(dòng)時(shí)連通性不變,移動(dòng)最大距離z[12]必須確保陰影區(qū)內(nèi)不存在C的鄰居,此時(shí),

圖8 連通性理論限制圖

2.3.2 運(yùn)動(dòng)區(qū)域過(guò)濾采樣點(diǎn)

在實(shí)際應(yīng)用中,節(jié)點(diǎn)在短時(shí)間內(nèi)運(yùn)動(dòng)方向一般改變不大.筆者利用節(jié)點(diǎn)前兩個(gè)時(shí)刻的預(yù)測(cè)位置連線預(yù)測(cè)當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向[13].

如圖9所示,假設(shè)Ct-1、Ct-2為未知節(jié)點(diǎn)C在t-1、t-2時(shí)刻的預(yù)測(cè)位置.在t時(shí)刻,節(jié)點(diǎn)C沿大于沿其他方向移動(dòng)的概率.但由于Ct-1、Ct-2存在誤差,所以節(jié)點(diǎn)C在t時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向加入松弛角度Δφ,即如果的運(yùn)動(dòng)方向?yàn)棣?則C當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)方向區(qū)域?yàn)閇θ±Δφ].

圖9 運(yùn)動(dòng)區(qū)域約束示意圖

移動(dòng)節(jié)點(diǎn)隨時(shí)可能改變其運(yùn)動(dòng)方向,所以上述預(yù)測(cè)約束方法僅在以下條件下使用:當(dāng)采樣平均值SC位于預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)時(shí),說(shuō)明當(dāng)前時(shí)刻節(jié)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)與前兩個(gè)時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)相關(guān)性高,如圖9中SC1,此時(shí)運(yùn)動(dòng)區(qū)域約束適用,把不在陰影區(qū)域內(nèi)的采樣值C2過(guò)濾掉,保留在區(qū)域內(nèi)的采樣值C1.當(dāng)采樣平均值SC不在預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)區(qū)域內(nèi)時(shí),如圖9中SC2,此區(qū)域預(yù)測(cè)不成立.

隨著松弛角度增大,運(yùn)動(dòng)方向約束區(qū)域變大,許多不合理采樣點(diǎn)仍然存在,如Δφ為180°時(shí),此過(guò)濾階段無(wú)過(guò)濾無(wú)效點(diǎn)的作用;當(dāng)松弛角度較小時(shí),由于運(yùn)動(dòng)方向約束區(qū)域很小,會(huì)過(guò)濾掉許多有效采樣值點(diǎn).引入精度提高的定義[13],其中E表示在不同的松弛角度下提高的精度:

圖10給出了Δφ在[15°,180°]之間改變對(duì)精度提高的影響.由圖可見,當(dāng)Δφ為45°時(shí),定位精度最高.因此在定位過(guò)程中取Δφ=45°.

圖10 松弛角度Δφ對(duì)算法的影響

3 性能仿真與分析

仿真環(huán)境為500 m×500 m的矩形區(qū)域,節(jié)點(diǎn)總數(shù)為350,錨節(jié)點(diǎn)密度為8%.所有節(jié)點(diǎn)的射頻通信半徑R均為50 m,且均以[0,Vmax]的速度移動(dòng),最大移動(dòng)速度Vmax=R,所有節(jié)點(diǎn)均按照隨機(jī)路點(diǎn)[14]移動(dòng)模型運(yùn)動(dòng).圖11研究了EMCB算法與蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法的收斂性,以及定位誤差與錨節(jié)點(diǎn)密度、節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度、未知節(jié)點(diǎn)數(shù)目、節(jié)點(diǎn)通信不規(guī)則度(半徑不規(guī)則度D)、非視距影響(非視距影響概率ρ)的關(guān)系.

3.1 算法的收斂性

圖11(a)表明了3種算法隨著時(shí)間變化的定位誤差.由仿真結(jié)果可看出,3種算法定位誤差都逐漸下降,經(jīng)過(guò)5 s后,定位誤差趨于穩(wěn)定.EMCB算法整體優(yōu)于蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法,在最好情況下,定位誤差提高了0.1R.

3.2 錨節(jié)點(diǎn)密度對(duì)算法性能的影響

仿真過(guò)程中節(jié)點(diǎn)總數(shù)為350,節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度Vmax=R,錨節(jié)點(diǎn)密度從1%變至15%,3種算法性能如圖11(b)所示.隨著錨節(jié)點(diǎn)密度增大,未知節(jié)點(diǎn)接收到更多的錨節(jié)點(diǎn)位置信息,從而減小了采樣箱面積,因此3種算法的定位精度都逐漸提高,且定位精度差距也在減少.但在低錨節(jié)點(diǎn)密度網(wǎng)絡(luò)中(1%),EMCB算法定位誤差約為蒙特卡羅箱算法的40%,定位精度明顯提高.

圖11 定位誤差變化曲線圖

3.3 節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度對(duì)算法性能的影響

仿真過(guò)程中節(jié)點(diǎn)總數(shù)為350,錨節(jié)點(diǎn)密度為8%,運(yùn)動(dòng)速度從0.2R變至2R.圖11(c)表明,當(dāng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度很慢時(shí),EMCB算法定位精度比蒙特卡羅箱算法提高了約0.3R.隨著節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)速度的增大,EMCB算法定位誤差增大,但仍比蒙特卡羅箱、蒙特卡羅定位算法約低0.1R.因此,EMCB算法比蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法更適合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化稍快的網(wǎng)絡(luò).

3.4 未知節(jié)點(diǎn)密度對(duì)算法性能的影響

仿真過(guò)程中錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目為28,節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度Vmax=R.改變未知節(jié)點(diǎn)數(shù)目,觀察其對(duì)算法性能的影響,同時(shí)節(jié)點(diǎn)總數(shù)也發(fā)生改變,仿真結(jié)果如圖11(d)所示.當(dāng)未知節(jié)點(diǎn)密度較低時(shí),各算法的定位精度相近.隨著未知節(jié)點(diǎn)數(shù)目增大,EMCB算法比蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法的精度約提高0.1R.蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法雖然僅應(yīng)用一跳、二跳錨節(jié)點(diǎn)的位置信息,但未知節(jié)點(diǎn)數(shù)目增大時(shí),未知節(jié)點(diǎn)的二跳錨鄰居也可能增多;而EMCB算法將已定位節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為虛擬錨節(jié)點(diǎn),充分地利用了未知節(jié)點(diǎn),因此增加未知節(jié)點(diǎn)數(shù)目有利于提高算法的定位精度.

3.5 節(jié)點(diǎn)半徑不規(guī)則度對(duì)算法性能的影響

在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的通信半徑會(huì)受到很多環(huán)境因素的影響.為了更逼近于實(shí)際環(huán)境,筆者引入通信半徑不規(guī)則度D.節(jié)點(diǎn)的通信半徑在[(1-D)×R,R]內(nèi)隨機(jī)選擇.若D=0.2,則表示節(jié)點(diǎn)通信半徑在[0.8R,R]內(nèi)隨機(jī)選擇.仿真過(guò)程中節(jié)點(diǎn)總數(shù)為350,錨節(jié)點(diǎn)密度為8%,最大運(yùn)動(dòng)速度Vmax=R,參數(shù)D從0變到0.5,3種算法的性能如圖11(e)所示,它們的平均定位精度都隨著節(jié)點(diǎn)通信半徑不規(guī)則度的增大而降低.D對(duì)蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法影響較大.當(dāng)D＞0.3時(shí),兩種算法的定位誤差超過(guò)R,已經(jīng)不能滿足普通網(wǎng)絡(luò)的定位精度要求;而EMCB算法的平均定位精度下降緩慢(小于0.6R),可以滿足普通網(wǎng)絡(luò)的定位精度要求.

3.6 非視距影響對(duì)算法性能的影響

仿真過(guò)程中節(jié)點(diǎn)總數(shù)為350,錨節(jié)點(diǎn)密度為8%,最大運(yùn)動(dòng)速度Vmax=R.節(jié)點(diǎn)之間的通信是否受到非視距影響為隨機(jī)的,筆者設(shè)置參數(shù)ρ表示非視距影響概率(僅考慮對(duì)定位影響比較大的非視距影響,如圖3所示).若ρ=5%,則表示5%的一跳錨節(jié)點(diǎn)由于非視距影響,被未知節(jié)點(diǎn)當(dāng)做二跳錨節(jié)點(diǎn).ρ從0%變到25%,觀察3種算法的性能.

由圖11(f)可以看出,在非視距環(huán)境下,隨著ρ的提高,蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法的定位精度急劇下降(達(dá)到5R以上,意味著定位出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤),而EMCB算法的平均定位精度遠(yuǎn)在蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法之上,維持在0.4R左右.隨著ρ的提高,EMCB算法變化不大,這是由于EMCB算法定位中可用信息比較多,ρ值的提高等價(jià)于錨節(jié)點(diǎn)密度的下降,雖然定位精度下降,但不會(huì)出現(xiàn)蒙特卡羅定位、蒙特卡羅箱算法的定位錯(cuò)誤情況.

4 總 結(jié)

筆者提出了一種適用于非視距條件下的移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)定位算法.仿真結(jié)果表明:在節(jié)點(diǎn)通信受到非視距的影響情況下,原始算法定位錯(cuò)誤,而EMCB算法定位仍然較為準(zhǔn)確;在無(wú)障礙物環(huán)境下,EMCB算法的定位精度優(yōu)于原始算法的定位精度.另外,EMCB算法還可以應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)錨節(jié)點(diǎn)密度低的場(chǎng)合,定位精度受通信半徑不規(guī)則度影響小.

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(編輯:郭 華)

Monte Carlo mobile node localization for NLOSenvironment

KUO Yonghong,ZHOU Wenwen,CHEN Jian
(School of Telecommunication Engineering,Xidian Univ.,Xi’an 710071,China)

Enhanced Monte Carlo Boxed(EMCB),based on the broadcasting messages of one-hop neighbor nodes,is proposed in a mobile wireless sensor network for NLOS environment.The utilization efficiency of nodes is improved in the way of message flooding.The located nodes are used as the virtual anchor nodes in order to improve the location precision in the network with few anchors,optimizing the sample boxes of the neighbor nodes.Besides,both the theoretical limit of connectivity and the previous location information are used to enhance the filtering performance.Taking advantage of the one-hop messages,all the nodes are located layer-by-layer.Finally,the results of simulation show that the location precision is improved compared with the traditional algorithms in any situation.Especially,a good performance is achieved with fewer anchor nodes.

wireless sensor network;node localization;Monte Carlo algorithm;virtual anchor nodes; sampling;filtering

TP393

A

1001-2400(2014)01-0006-07

10.3969/j.issn.1001-2400.2014.01.002

2012-11-01 < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間:

時(shí)間:2013-09-16

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60972072,61340033);高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助項(xiàng)目(B08038)

闊永紅(1967-),女,教授,E-mail:yhkuo@mail.xidian.edu.cn.

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20130916.0926.201401.8_032.html