基于MDS技術(shù)與MCL方法的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )移動(dòng)節點(diǎn)定位算法

在移動(dòng)節點(diǎn)的定位中，必須要考慮實(shí)時(shí)性因素，圖4給出了在循環(huán)次數、樣本數不同時(shí)定位時(shí)間的變化。由仿真結果看出，當循環(huán)次數為3和5時(shí)，算法的計算時(shí)間較短，且隨樣本數的增長(cháng)變化較為平緩，當循環(huán)次數為10時(shí)，計算時(shí)間略長(cháng)，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(shí)間兩方面的考慮，在參數的選擇中，可將樣本數選為50，循環(huán)次數選為5。
2 算法仿真實(shí)驗及結果
在本文中，通過(guò)MATLAB7.0軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗，節點(diǎn)被隨機部署在范圍為100×100網(wǎng)絡(luò )中，信標節點(diǎn)的位置固定，均勻分布在整個(gè)網(wǎng)絡(luò )中。節點(diǎn)的通信半徑設為20。在仿真試驗中，通過(guò)改變部署的節點(diǎn)總數來(lái)改變節點(diǎn)連通度（平均每個(gè)節點(diǎn)具有的鄰居節點(diǎn)數）。
本文中，移動(dòng)節點(diǎn)定位誤差定義如下

為了說(shuō)明MDS-MCL算法的性能，將其與MCL定位算法進(jìn)行比較。
圖5為移動(dòng)速度不同時(shí)，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(diǎn)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(dòng)速度為連通度為15時(shí)，MCL算法和MDS-MCL算法的定位效果圖?？梢钥闯?，經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的定位算法對移動(dòng)節點(diǎn)的運動(dòng)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(dòng)節點(diǎn)定位算法進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)仿真可以驗證，即使在不需測距的情況下，移動(dòng)節點(diǎn)也可以得到較好的定位效果。通過(guò)將MCL算法和MDS-MCL算法進(jìn)行比較，可以驗證改進(jìn)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(guò)對算法計算時(shí)間的考察，可以驗證改進(jìn)算法的計算時(shí)間較短，可以滿(mǎn)足實(shí)際應用的要求。
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