一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法技术

本发明专利技术公开的一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法，包含以下步骤：S1，对无线传感器网络进行初始化配置；S2，建立未知节点的运动模型和状态转移方程，确定预测区域；S3，在预测区域内采样，并根据未知节点的各类锚节点信息将不满足要求的样本过滤；S4，重复S3步骤直到达到预设的样本数目，求出每一个样本点的均值漂移向量，更新样本权值。S5，通过加权平均得到未知节点的最终估计位置。与传统的MCL算法相比，本发明专利技术充分挖掘了可利用的锚节点信息，使采集到的样本点能更好的反映节点的位置分布；同时通过对样本权值的重新分配，保证了样本的多样性，从而提高了定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法
本专利技术涉及定位
，尤其涉及一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法。
技术介绍
计算机技术和无线通信技术的成熟推动了无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，简称WSN)的发展，并广泛应用于环境监测、目标追踪、生物医疗等诸多领域。无线传感器网络的主要工作方式为：在监测区域内部署大量具有无线通信能力的低功耗传感器节点，通过节点间的协同合作感知并采集相关信息，经处理后发送给观察者，实现信息交互。目前最直接的定位方案是集成GPS模块于待定位物体，但受到能耗、成本和扩展性等方面的限制，为每一个节点安装GPS是不可行的。因此，研究出一种精度高和速度快的无线传感器网络定位算法至关重要。传感器网络根据节点是否可移动分为静态传感器网络和动态传感器网络。针对静态网络的节点自定位技术相对完善，动态传感器网络的发展相对缓慢。2004年，L-Hu等人成功地将应用于机器人定位研究的MCL算法应用到动态传感器网络节点的定位中，成为第一个针对移动节点定位的非测距定位方法。算法利用节点的移动特性优化定位性能，为移动节点定位研本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法，其特征在于，在传统蒙特卡洛定位算法的基础上增强过滤条件和优化样本权值以提高定位精度，具体步骤如下：S1，初始化节点位置；在网络覆盖区域内任取n个样本，将其设定为节点的初始位置集合；S2，建立未知节点的运动模型、状态转移方程和观测方程；1)所有节点均服从最大移动速度为vmax的随机路点移动模型；2)运动模型对应的转移方程p(lt|lt‑1)描述了根据上一个时刻的位置对节点当前位置的预测，根据已知的初始位置lt‑1和最大速度vmax，建立未知节点的状态转移方程p(lt|lt‑1)：

【技术特征摘要】
1.一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法，其特征在于，在传统蒙特卡洛定位算法的基础上增强过滤条件和优化样本权值以提高定位精度，具体步骤如下：S1，初始化节点位置；在网络覆盖区域内任取n个样本，将其设定为节点的初始位置集合；S2，建立未知节点的运动模型、状态转移方程和观测方程；1)所有节点均服从最大移动速度为vmax的随机路点移动模型；2)运动模型对应的转移方程p(lt|lt-1)描述了根据上一个时刻的位置对节点当前位置的预测，根据已知的初始位置lt-1和最大速度vmax，建立未知节点的状态转移方程p(lt|lt-1)：其中，d(l1,l2)表示点l1和l2间的欧式距离；3)观测方程p(lt|ot)描述在给出观测信息时节点位于lt的可能性，ot表示t-1时刻到t时刻之间所接收到的来自锚节点的观测值(主要是指锚节点的位置和距锚节点的跳数)；S3，在以lt-1为中心，vmax为半径的圆形区域内采样，取得t时刻目标节点的位置样本集合；根据目标节点周围的一跳、二跳锚节点和第三类锚节点信息将不满足要求的位置样本过滤；S4，重复S3步骤直到达到预设的样本数目后，对每一个样本使用均值漂移，根据得到的均值漂移向量更新样本权值；S5，通过加权平均得到未知节点的最终估计位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：王灵矫，梁雅媚，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43