基于MDS技術與MCL方法的無線傳感器網絡移動節點定位算法

在移動節點的定位中，必須要考慮實時性因素，圖4給出了在循環次數、樣本數不同時定位時間的變化。由仿真結果看出，當循環次數為3和5時，算法的計算時間較短，且隨樣本數的增長變化較為平緩，當循環次數為10時，計算時間略長，且隨樣本數變化的較為劇烈。
綜上所述，為了兼顧定位精度和計算時間兩方面的考慮，在參數的選擇中，可將樣本數選為50，循環次數選為5。
2 算法仿真實驗及結果
在本文中，通過MATLAB7.0軟件進行仿真實驗，節點被隨機部署在范圍為100×100網絡中，信標節點的位置固定，均勻分布在整個網絡中。節點的通信半徑設為20。在仿真試驗中，通過改變部署的節點總數來改變節點連通度（平均每個節點具有的鄰居節點數）。
本文中，移動節點定位誤差定義如下

為了說明MDS-MCL算法的性能，將其與MCL定位算法進行比較。
圖5為移動速度不同時，各連通度下兩種算法的定位誤差。

由圖中可以看到，MDS-MCL算法相對普通的MCL定位算法，具有更好的定位精度。且在各連通度下，節點的定位誤差基本穩定，基本保持在10%左右，比MCL算法有了2%左右的提高。
圖6(a)和圖6(b)給出了在最大移動速度為連通度為15時，MCL算法和MDS-MCL算法的定位效果圖。可以看出，經過改進后的定位算法對移動節點的運動軌跡擬合更好。
在基于MCL方法的基礎上，本文結合MDS-RC方法對移動節點定位算法進行了改進。通過仿真可以驗證，即使在不需測距的情況下，移動節點也可以得到較好的定位效果。通過將MCL算法和MDS-MCL算法進行比較，可以驗證改進算法的定位誤差大體均在15%以下，且相對前者有2%左右的降低。另外，通過對算法計算時間的考察，可以驗證改進算法的計算時間較短，可以滿足實際應用的要求。
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