应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络。对它的特点进行了分析，明白了网络传感器节点自定位的意义，接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上，文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中，信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后，它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马一罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能，并且与下限法得到的数据进行了比较。