WSN中改进的MCB移动节点定位算法

发布时间：2018-03-01 20:49

  本文关键词： 接收的信号强度指示(RSSI) 牛顿插值法 蒙特卡洛盒 遗传算法　出处：《计算机工程与应用》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：考虑到蒙特卡洛盒移动节点定位算法中存在的定位精度低的缺陷,提出一种改进的基于RSSI的MCB定位算法。该算法依据节点接收的RSSI值缩小锚盒子区域;利用二次牛顿插值法预测节点运动轨迹,估算移动速度,进一步获取有效采样区域;然后依据采样盒大小自适应确定采样个数,避免多余样本的采集;最后借鉴遗传算法中交叉和变异思想优化采集过程。实验仿真结果表明在不同锚节点密度情况下,改进后的移动节点算法的定位精度始终优于传统MCB算法。
[Abstract]:Considering the defects of existing Monte Carlo localization box mobile node localization algorithm in low precision, this paper proposes an improved algorithm of MCB positioning based on RSSI. The algorithm based on the RSSI node receiving the value of shrinkage kedge box area prediction node; the trajectory is used two times Newton interpolation method, estimate the moving speed, and further to obtain the effective sampling area; then based on the adaptive sampling box size determine the number of samples, to avoid unnecessary sample collection; finally optimization from the acquisition process of crossover and mutation in genetic algorithm. Simulation results show that the anchor node density in different situations, the positioning accuracy of mobile nodes improved algorithm always outperforms the traditional MCB algorithm.

【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【基金】：广西研究生教育创新计划项目(No.YCSZ2016046,No.XYCSZ2017064,No.YCSW2017065)
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：1553538