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未知节点的定位是无线传感器网络(WSN)研究中的重要内容,其中动态节点定位算法设计是当前的热点问题.针对传统动态节点定位算法采样成功率低或采样样本少等问题,本文基于蒙特卡洛(MCL)算法及蒙特卡洛盒子(MCB)算法,提出了一种基于马氏链蒙特卡洛方法的节点定位(MCMCB)算法,算法在粒子滤波过程用马氏链蒙特卡洛方法计算粒子的权重,加大了对样本的筛选,从而提高了定位精度并减少了采样次数.仿真结果表明,MCMCB算法的平均定位精度同MCL算法、MCB算法相比分别提高了57.4%和59.3%,而采样次数比MCL