[发明专利]一种基于改进MCL的无线传感器网络移动节点定位方法

摘要

本发明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。

主权项

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。