一种基于粒子滤波的WSN自适应定位算法

发布时间：2018-08-14 10:39

【摘要】：针对WSN节点定位问题中基于动态采样的AMCB算法在某些定位时刻粒子数过低,粒子的最优继承得不到保证的问题,提出了改进算法AMCB*.为解决AMCB算法在锚节点密度较低,节点所处网络状况不佳时定位精度不高的问题,提出一种基于粒子滤波的WSN自适应定位算法——NAMCB,通过对节点所处的网络状况进行评估来设置合理的粒子数、定位方式与滤波条件.对80个节点连续定位125次的结果表明,NAMCB算法的平均定位误差为节点通信半径的0.344 2倍,平均采样次数为84次,相对于AMCB算法分别降低了12.26%与4.55%.
[Abstract]:In order to solve the problem that the number of particles is too low and the optimal inheritance of particles is not guaranteed in WSN node localization problem, an improved AMCB algorithm based on dynamic sampling is proposed. In order to solve the problem of low anchor node density and poor location accuracy of the network, the AMCB algorithm is used to solve the problem that the anchor node density is low and the network condition of the node is not good. This paper presents an adaptive localization algorithm for WSN based on particle filter, which sets reasonable particle number, location mode and filtering condition by evaluating the network condition of nodes. The results show that the average location error is 0.344 times of the node communication radius and the average sampling number is 84, which is 12.26% and 4.55% lower than that of the AMCB algorithm, respectively.
【作者单位】： 西南交通大学信息编码与传输重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61071107)
【分类号】：TP212.91

【参考文献】

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【共引文献】

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