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基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法
引用本文:周春月,张洪婷.基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法[J].北京交通大学学报(自然科学版),2016,40(5):63-69.
作者姓名:周春月  张洪婷
作者单位:北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044;北京交通大学电子信息工程学院,北京,100044
基金项目:北京市教育委员会共建项目资助(W15H100040)
摘    要:针对传统蒙特卡罗定位算法采样效率低,对锚节点密度要求高的特点,本文基于蒙特卡罗定位算法MCL提出一种改进的移动传感器网络的节点定位算法IMCB.该算法利用历史锚节点信息和RSSI测距,以及运动模型的改进对待定位节点的位置采样范围进行了进一步限制,对有效采样点的权重进行了区分.仿真结果表明:该算法的定位精度相比MCB算法提高了16.6%.

关 键 词:无线传感器网络  蒙特卡罗定位算法  接收信号强度指示  运动模型

An improved Monte Carlo localization algorithm based on ranging weights
ZHOU Chunyue,ZHANG Hongting.An improved Monte Carlo localization algorithm based on ranging weights[J].JOURNAL OF BEIJING JIAOTONG UNIVERSITY,2016,40(5):63-69.
Authors:ZHOU Chunyue  ZHANG Hongting
Abstract:
Keywords:wireless sensor networks  Monte Carlo localization  received signal strength indication  motion model
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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