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基于移动锚节点的无线传感网络节点定位算法
作者：彭凤英焦键
来源：《现代电子技术》2019年第03期
关键词：无线传感网络; 定位; 移动模型; 路径规划; 交替最小算法; 移动锚节点
中图分类号： TN915.02?34; TP393 ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1004?373X（2019）03?0018?05
Abstract： The anchor node position plays an important role for accurate node localization in wireless sensor networks （WSNs）. Therefore， a Gauss?Markov?based mobile
anchor?localization （GM?MAL） algorithm is proposed in this paper. An adaptive mobile path planning of anchor node is proposed on the basis of Gauss?Markov mobility model. The strategies of velocity adjustment， perpendicular bisector， virtual repulsion and virtual attraction are used to plan the path in path planning stage. The non?convex optimization problem is converted into a bi?convex form， and solved with alternating minimization algorithm （AMA）， which can acquire a shorter mobile path of anchor node. The experimental data shows that the virtual attraction strategy can improve the path planning accuracy， and cover more surveillance regions. In comparison with linear localization algorithm， the GM?MAL algorithm can improve the localization accuracy.
Keywords： wireless sensor network; localization; mobile model; path planning; alternating minimization algorithm; mobile anchor node
无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）已广泛应用在各个领域中，如森林火
灾检测、战场侦察、入侵检测、目标跟踪以及健康康复等[1?2]。部署于WSNs内的传感节点实时感测环境数据，然后再将数据传输至控制中心，进而实现对环境区域的监测。然而，感测数据必须附加较准确的位置信息，一旦离开了位置数据，感测数据就失去意义。因此，节点定位成为WSNs的研究热点之一[3]。
目前，现有的定位算法可分为测距和非测距两类。其中非测距算法利用传感节点与锚节点间的连通性，而测距算法是利用节点与节点间的距离或角度信息估计节点位置[4]。相比非测
距定位算法，测距算法的定位精度较高。
在测距定位算法中，锚节点位置对定位精度有重要的影响。通常，锚节点数越多，定位精度越高。然而，增加锚节点数也会增加定位成本。此外，在静态锚节点场景中，一旦对传感节点定位后，这些锚节点就不再有价值，因为节点是静态的，网络拓扑不会发生变化。因此，利用移动的锚节点策略，并由移动锚节点不断广播它的位置，在提高定位精度的同时，降低定位成本[5]。