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 基于 Monte Carlo 移动定位算法的研究与改 进 赵欣，李宁** 5 10 （北京邮电大学电子工程学院，北京 100876） 摘要：本文针对“无线传感器节点在移动中”的应用场合，结合 Monte Carlo 移动定位算法， 综合考虑了节点的运动特点，提出了基于 Monte Carlo 移动定位算法的改进算法。改进的算 法在节点位置的预测阶段使用二次曲线来模拟人的走动，在滤波阶段判断节点位置是否符合 人的移动规律，改进了节点位置的预测方法和滤波算法，达到了缩小样本空间的目的，最终 达到提高定位精度的结果。通过实验仿真将改进算法与基本的 Monte Carlo 移动定位算法进 行了比较和分析，仿真结果表明，在改变锚节点数量、普通节点数量和移动速度三个变量的 情况下，改进的算法都比原算法提高了定位的精度。 关键词：电路与系统；无线传感器网络；预测；滤波；Monte Carlo 中图分类号：TN 15 Research and Improvement Based on Monte Carlo Mobile Localization ZHAO Xin, LI Ning (School of Electronic Engineering, Beijing University of Post and Telecommunication, 100876) 20 25 30 35 40 Abstract: In this paper, an improved algorithm for mobile application is proposed, which combined with Monte Carlo algorithm for mobile wireless sensor nodes and considered the characteristics of mobile nodes. During the pridict period, quadratic curves are used for simulating human walking route. During filter period, whether the node lacation is complied with the law of human walking is judged, which is achieve the purpose to reduce the sample box, and ultimately improve the accuracy of the results. This improved algorithm and the original one has simulated by computer. The simulation result shows that in the case of changing the number of anchor nodes, the number of mobile nodes and speed, improved algorithm is better than original one in accuracy. Key words: circuits and systems; wireless sensor networks; pridict; filter; Monte Carlo 0 引言 在无线传感器网络的各类应用中，如环境监测、军事、病人监护等领域，如果没有无线 传感器的位置信息，获取到的数据将是没有意义的，因此，无线传感器节点定位技术已经逐 渐成为无线传感器网络中最重要的技术之一。 无线传感器定位算法主要分为基于测距的算法和无需测距的算法两大类[1]。基于测距的 定位算法通过测量节点之间的距离、角度等信息实现定位，常用的方法有三边测量法、三角 测量法或最大似然估计法等[2]。无需测距的定位算法则不需要距离、角度等信息，利用节点 之间的相邻关系和连通性实现定位，缺点是定位精度较低，典型的无需测距的定位算法有基 于节点跳数信息的 DV-Distance 算法[3]和 Amorphous 算法[4]、求解几何重心的质心算法[5]等。 上述这些定位算法在传统的静止无线传感器网络中效果不错，但如果使用这些定位算法 计算移动的节点的位置，当结果计算出来以后，节点也已经因为移动离开了那个位置，这样 作者简介：赵欣（1986-），女，硕士研究生 通信联系人：李宁（1968-），女，副教授，主要研究方向：物联网. E-mail: lnmmdsy@ -1-  得出的将永远是已经过期的无效的位置信息。在某些特定应用场合中，虽然可以通过高频率 的运行为