基于预测的无线传感器网络移动节点定位算法研究

摘要

移动节点定位作为无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)定位技术中的难点,因其应用的特殊性和相对于静止节点定位的诸多优势而受到广泛关注.在MCL (Monte Carlo Localization)定位算法的基础上,提出了一种基于预测的移动节点定位算法(Localization algorithm based on prediction for mobile nodes,MNLAP).利用灰色预测模型,进一步缩小节点采样预测范围;引入暂态锚节点概念并将其用于协助真实锚节点对采样样本滤波,以达到辅助待定位节点更好定位的目的.仿真实验表明,算法有效缩短了定位时间,且定位精度比传统算法提高了约10％.