【摘要】：針對(duì)WSN節(jié)點(diǎn)定位問(wèn)題中基于動(dòng)態(tài)采樣的AMCB算法在某些定位時(shí)刻粒子數(shù)過(guò)低,粒子的最優(yōu)繼承得不到保證的問(wèn)題,提出了改進(jìn)算法AMCB*.為解決AMCB算法在錨節(jié)點(diǎn)密度較低,節(jié)點(diǎn)所處網(wǎng)絡(luò)狀況不佳時(shí)定位精度不高的問(wèn)題,提出一種基于粒子濾波的WSN自適應(yīng)定位算法——NAMCB,通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)所處的網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行評(píng)估來(lái)設(shè)置合理的粒子數(shù)、定位方式與濾波條件.對(duì)80個(gè)節(jié)點(diǎn)連續(xù)定位125次的結(jié)果表明,NAMCB算法的平均定位誤差為節(jié)點(diǎn)通信半徑的0.344 2倍,平均采樣次數(shù)為84次,相對(duì)于AMCB算法分別降低了12.26%與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.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息編碼與傳輸重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071107)
【分類號(hào)】：TP212.91

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2182598