无约束插值的Monte Carlo无线传感器网络节点定位方法

汤文亮; 黄智水

doi:10.13873/j.1000-97872010.05.023

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无约束插值的Monte Carlo无线传感器网络节点定位方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 无约束插值的Monte Carlo无线传感器网络节点定位方法
- Unconstrained interpolation Monte Carlo method for wireless sensor networks node localization
- 传感器与微系统 2010年29卷第5期页码：53-55
- 作者机构：
  
  华东交通大学软件学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872010.05.023
  中图分类号： TN929.5;TP212.9
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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[1]汤文亮,黄智水.无约束插值的Monte Carlo无线传感器网络节点定位方法[J].传感器与微系统,2010,29(05):53-55.

TANG Wen-liang, HUANG Zhi-shui. Unconstrained interpolation Monte Carlo method for wireless sensor networks node localization[J]. 2010, 29(5): 53-55.
[1]汤文亮,黄智水.无约束插值的Monte Carlo无线传感器网络节点定位方法[J].传感器与微系统,2010,29(05):53-55. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.05.023.

TANG Wen-liang, HUANG Zhi-shui. Unconstrained interpolation Monte Carlo method for wireless sensor networks node localization[J]. 2010, 29(5): 53-55. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.05.023.

摘要

为了提高无线传感器网络中节点定位精度

提出一种无约束插值的Monte Carlo无线传感器网络定位方法

该方法是在Monte Carlo定位方法的基础上

根据权值的改变进行无约束插值

来确定未知节点存在的位置。在不同的节点数和锚节点的个数下

对该方法进行了仿真

结果表明:该方法提高了节点的定位精度和定位覆盖率。

Abstract

Node localization’s precision is a primary consideration problem for wireless sensor networks（WSNs）.In order to improve positioning precision

an unconstrained interpolation Monte Carlo method for wireless sensor networks localization is being proposed.On the basis of the Monte Carlo method

this method is based on unconstrained interpolation changes in weight to implement and then to determine the location of the unknown node.Under different number of nodes and anchor nodes

the simulationis is carried out.Results show that the method can improve the localization precision and localization coverage rate of the node.

关键词

Keywords

references

基于RSSI的无线传感器网络环境参数分析与修正方案 [J]. 凡高娟,王汝传,孙力娟. 南京邮电大学学报(自然科学版) . 2009(06)

无线传感器网络分布式节点定位算法研究 [J]. 贺远华,黎洪生,胡冰. 微计算机信息 . 2009(22)

无线传感器网络中的自身定位系统和算法 [J]. 王福豹,史龙,任丰原. 软件学报 . 2005(05)

DV Based Positioning in Ad Hoc Networks [J] . Telecommunication Systems . 2003 (1)

Wireless sensor networks: a survey [J] . I.F. Akyildiz,W. Su,Y. Sankarasubramaniam,E. Cayirci. Computer Networks . 2002 (4)

On sequential Monte Carlo sampling methods for Bayesian filtering. [J] . Arnaud Doucet,Simon Godsill,Christophe Andrieu. Statistics and Computing . 2000 (3)

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