无线传感器移动节点定位技术综述

更新时间:2023-06-07 11:29:58 阅读: 评论:0

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无线传感器移动节点定位技术综述
queues    摘 要:节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一。文章介绍了无线传感器移动节点定位的原理,讨论了移动节点定位算法的分类,对移动节点定位算法的优点、局限、适用情况做了对比,并对未来移动节点定位算法的发展进行了展望。
  关键词:无线传感器网络;移动节点定位;蒙特卡罗定位算法;
  Abstract: Localization technique is one of the key technologies of wireless nsor networks.This paper introduces the principle of wireless nsor node localization in mobile,and discuss the classification of mobile node localization algorithm,and compares the mobile node localization algorithm advantages,disadvantages and applicability,and the future of mob美丽心灵百度影音ile node localization algorithm development was prospected.
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貌似是什么意思  Key words:wireless nsor network ,mobile node localization,Monte Carlo localization algorithm
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  文章编号:1674-3520(2015)-12-00-02
  引言
  无线传感器网络(WSN)是21世纪最重要的技术之一,它是由一组具有有限计算能力和通讯性能的传感器构成的分布式自组织的无线网络。目前它已经广泛应用在智能家居、医疗护理、智能交通、环境监测等领域。无线传感器节点定位是最关键的技术,因为不包含位置信息的节点是毫无价值的,而且无线传感器中的诸如数据传输与传递的过程是以节点的位置信息为基础的。无线传感器节点定位主要分为静止节点定位与移动节点定位。静止节点定位也称传统节点定位技术。根据是否将定位过程建立在距离或角度信息的基础上主要分为基于测距的定位技术与非测距技术。基于测距的定位技术主要包括TOA、TDOA、AOA、RSSI等;基于非测距技术主要包括质心定位技术、DV-Hop、Amorphous、APIT等。这些算法可以通过经常刷新位置估计来适用于移动网络,但是它们没有考虑到如何可以开发移动性来完成定位。有关静止节点定位技术的综述现在已有很多,故本文不再赘述,本文主要论述移动节点定位技术。
lotion是什么意思  一、移动传感器网络定位算法分类
  根据移动无线传感器节点的运动情况的不同可以分为三类:锚节点静止而未知节点运动、锚节点运动而未知节点静止、锚节点和未知节点都运动的情况。锚节点静止而未知节点运动的一个典型例子是未知节点沿着河漂流,锚节点固定在河岸中的某一位置。锚节点运动而未知节点静止的典型例子是一个军事应用,其中未知节点从飞机上下落到土地,士兵或者动物身上附带的发射器被当做移动锚节点。锚节点和未知节点都运动的情形是最通用的,它适用于未知节点和锚节点以ad hoc方式分布,或因为他们所处的环境而移动或因为他们具有促动器而移动的任何应用。在此情况下,主流的定位算法是蒙特卡罗算法及其衍生算法。
  (一)蒙特卡罗算法
  2005年Lingxuan Hu和David Evans将蒙特卡罗(MCL)定位算法首先应用到了移动传感器网络中,而此前MCL方法一直是应用在机器人定位中[2]。MCL算法的流程是先初始化,然后判断系统是否到达定位时间,如果到达定位时间,就进入预测阶段。在预测阶段,位置节点使用转移方程并根据前一时刻的样本分布来预测它可能的位置和运动情况。如果已知节点的最大运动速度为v,则节点在当前时间段的位置是以前一时间段位置为圆心,v为
tight是什么意思半径的圆内。所以根据之前位置估计的现有位置的概率以均匀分布的形式给出。接下来进入过滤阶段。在这一阶段,未知节点根据新的观测值滤除不可能存在的位置。滤波条件是保留所有直接被未知节点监听到的锚节点和被未知节点的邻居节点监听到但未被未知节点直接监听到的锚节点的集合。过滤之后剩下的节点数可能少于要求的数目,预测和过滤过程重复进行,加入找到的满足条件的可能节点,直到达到要求或者采样次数达到上限为止。最后将样本点集合中的平均值作为待定位节点在t时刻的估计位置。
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  (二)MCB算法
  在MCL方法中如果采样样本没有达到阈值就不再设置样本集了。在MCL算法基础上,Baggio等人提出了Monte Carlo Localization Boxed(MCB)算法。在MCB算法中,使用监听到的锚节点的信息来限制采样区域,主要通过构建锚盒和采样盒子。一个监听到一跳或二跳锚节点的未知节点构建一个覆盖锚节点广播范围重叠区域的盒子称为锚盒。锚盒的构建过程是一个未知节点构建一个以锚节点位置为中心的边长为2r的正方形,r是广播范围。采样盒是一个以旧样本点为中心,2vmax为边长的正方形。它限制了对于每个旧样本点,一个未知节点在一个时间间隔内能移动的最大区域。盒子的构建保持一个序列化过程,
惠州翻译锚盒首先被建立,独立更新每个旧样本点,建立采样盒子,从中每个新样本点被有效采样。MCB的滤波和重采样过程与MCL相同[3]。

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