一种使用灰度预测模型的强自适应性移动节点定位算法

发布时间：2018-06-25 13:35

  本文选题：无线传感网络 + 定位　； 参考：《电子与信息学报》2014年06期

【摘要】：定位技术是无线传感器网络的关键技术,而关于移动节点的定位又是其中的技术难点。该文针对移动节点定位问题提出基于灰度预测模型的强自适应性移动节点定位算法(GPLA)。算法在基于蒙特卡罗定位思想的基础上,利用灰度预测模型进行运动预测,精确采样区域,用估计距离进行滤波,提高采样粒子的有效性,通过限制性的线性交叉操作来生成新粒子,从而加快样本生成,减少采样次数,提高算法效率。仿真实验中,该算法在通信半径、锚节点密度、样本大小等条件变化的情况下,表现出较好的性能与较强的自适应性。
[Abstract]:Location technology is the key technology of wireless sensor networks, and the location of mobile nodes is the technical difficulty. In this paper, a strong adaptive mobile node location algorithm (GPLA) based on gray prediction model is proposed for mobile node localization. Based on the Monte Carlo localization theory, the algorithm uses gray prediction model to predict the motion, accurately samples the region, filters with the estimation distance, and improves the validity of the sampled particles. The new particle is generated by limiting linear crossover operation, which accelerates the generation of samples, reduces the number of samples, and improves the efficiency of the algorithm. In the simulation experiment, the algorithm shows good performance and strong adaptability under the condition of communication radius, anchor node density, sample size and so on.
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61102065) 广州市科技计划项目(12C42091555) 广州市珠江科技新星专项(2011J2200083) 广东省教育部产学研结合项目(2011B090400520)资助课题
【分类号】：TP212.9;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2066134