基于RSSI等級(jí)的蒙特卡羅定位算法應(yīng)用研究

吳世通，陳良，李云飛，曹紅飛

1.蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇蘇州 215006

2.蘇州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江蘇蘇州 215006

基于RSSI等級(jí)的蒙特卡羅定位算法應(yīng)用研究

吳世通1，陳良2，李云飛1，曹紅飛1

1.蘇州大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇蘇州 215006

2.蘇州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，江蘇蘇州 215006

感知節(jié)點(diǎn)的定位是無線傳感網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的靜態(tài)定位算法無法應(yīng)用于動(dòng)態(tài)傳感網(wǎng)。針對(duì)一類目標(biāo)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)而錨節(jié)點(diǎn)靜止的傳感網(wǎng)應(yīng)用，提出了一種RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。該算法以蒙特卡羅算法為基礎(chǔ)，利用RSSI（

Signal Strength Indication）值與距離的單調(diào)遞減關(guān)系劃分通信域，減少采樣區(qū)域大小。為了避免錨節(jié)點(diǎn)共線出現(xiàn)定位失效的情況，引入共線影響角度，提出了一種約束策略。仿真結(jié)果表明，提出的RRMCL與現(xiàn)有的MCL和MCB定位算法相比，能有效縮小采樣區(qū)域，提高了定位精度和速度。

無線傳感網(wǎng)絡(luò)；移動(dòng)定位；蒙特卡羅；接收信號(hào)強(qiáng)度指示

1 引言

無線傳感網(wǎng)已被大量運(yùn)用于軍事、工業(yè)控制、環(huán)境監(jiān)測(cè)中。WSN是由大量感知節(jié)點(diǎn)組成的，其Ad-hoc通信方式導(dǎo)致WSN具有分布式架構(gòu)，因此獲得感知節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確位置較困難。然而，作為WSN應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)，節(jié)點(diǎn)的定位往往和數(shù)據(jù)本身一樣重要；同時(shí)無線傳感網(wǎng)的其他相關(guān)研究，如基于地理位置的信息路由技術(shù)，需要節(jié)點(diǎn)的位置作為支撐。因此，尋找WSN下合適的感知節(jié)點(diǎn)定位算法已成為許多高校和研究機(jī)構(gòu)的研究熱點(diǎn)。

目前，已有的文獻(xiàn)方法多為靜態(tài)定位算法，主要分為基于測(cè)距的定位[1]和無須測(cè)距的定位[2]。前者主要包括TOA（Time Of Arrival）定位[3]、TDOA（Time Difference Of A rrival）定位[4]、AOA（Angle Of A rrival）定位[5]、RSSI（Received Signal Strength Indicator）定位[6]等。無須測(cè)距定位算法主要包括Centroid定位算法[7]、DV-Hop定位算法[8]、Amorphous定位算法[9]等。然而，在實(shí)際的WSN應(yīng)用中，存在大量移動(dòng)傳感節(jié)點(diǎn)。在該類網(wǎng)絡(luò)中，靜態(tài)算法由于沒有考慮節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性，易受環(huán)境擾動(dòng)因素影響，定位效果不佳。

由于節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)，造成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的頻繁變化，通信和響應(yīng)能力下降，使得定位更加困難?，F(xiàn)有的移動(dòng)目標(biāo)定位算法主要有基于濾波方法的定位和基于Monte Carlo方法的定位?；贛onte Carlo方法的代表性算法有MCL（Monte Carlo Localization）和MSL（M obile and Static Sensor Network Localization）[10]以及其改進(jìn)算法MCB（Monte Carlo Localization Boxed）[11]，該算法限制采樣范圍，解決了MCL算法中采樣效率低的問題。

為了提出高效，易于應(yīng)用的定位算法，對(duì)移動(dòng)傳感網(wǎng)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大部分網(wǎng)絡(luò)存在如下特性，即錨節(jié)點(diǎn)固定，而未知節(jié)點(diǎn)移動(dòng)，如機(jī)器人足球比賽、汽車移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)定位等。受此啟發(fā)本文針對(duì)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)而錨節(jié)點(diǎn)靜止的傳感網(wǎng)應(yīng)用，提出了一種基于RSSI等級(jí)的MCL感知定位算法RRMCL。主要思想是：將RSSI值運(yùn)用到蒙特卡羅算法采樣區(qū)域的計(jì)算過程中，作為初步定位；在此基礎(chǔ)上通過采樣和濾波進(jìn)行細(xì)定位。同時(shí)考慮到RSSI值存在誤差，當(dāng)采樣區(qū)域條件不匹配時(shí)，將采樣區(qū)域的范圍擴(kuò)大一倍，減小RSSI值誤差給定位結(jié)果帶來的影響。相比MCL、MSL和MCB，RRMCL算法具有以下優(yōu)勢(shì)：（1）利用RSSI與距離的單調(diào)遞減關(guān)系，將通信區(qū)域劃分成M個(gè)同心圓，進(jìn)一步縮小采樣區(qū)域，提高了采樣效率。（2）針對(duì)鄰居錨節(jié)點(diǎn)共線或接近共線時(shí)容易產(chǎn)生定位失效的情況，引入共線影響角度，通過限制角度大小的方法，給出了一種約束策略。

2 Monte Car lo算法原理

Monte Carlo定位算法是一種貝葉斯濾波算法，將移動(dòng)定位分為離散的時(shí)間段，若設(shè)t表示定位時(shí)刻，St表示t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)位置分布，Wt表示從t-1時(shí)刻到t時(shí)刻收集到的錨節(jié)點(diǎn)的信息，條件概率p(st|st-1)表示從t-1時(shí)刻到t時(shí)刻位置預(yù)測(cè)的概率，p(st|wt)表示通過收集到的錨節(jié)點(diǎn)信息所預(yù)測(cè)的節(jié)點(diǎn)位置分布的可能性。一般來說，預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)位置應(yīng)利用所有以前階段的觀測(cè)值，即p(st|w0，w1，…，wt)，達(dá)到濾波的目的。

在預(yù)測(cè)階段，假設(shè)節(jié)點(diǎn)可能的最大速度為vmax，節(jié)點(diǎn)t-1時(shí)刻位置為St-1，則節(jié)點(diǎn)t時(shí)刻位置分布只可能是以St-1為中心，以vmax為半徑的圓，圓中采樣點(diǎn)符合均勻分布即

其中，d(st|st-1)表示點(diǎn)st到st-1的歐式距離。由式（1）可以得到采樣點(diǎn)集合。

過濾階段，未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行廣播，若該節(jié)點(diǎn)能與錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行直接通信，即獲得未知節(jié)點(diǎn)的一跳路由，如圖1所示。

圖1 MCL一跳濾波區(qū)域選擇

使用T代表此集合，對(duì)位置信息有如下過濾條件：

若節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)不能直接通信，但為兩跳鄰居，使用Q代表與該節(jié)點(diǎn)為兩跳距離的錨節(jié)點(diǎn)集合，如圖2所示。則對(duì)位置信息有過濾條件式（3）：

圖2 MCL兩跳濾波區(qū)域選擇

滿足上述條件的采樣點(diǎn)則保留，不滿足上述條件的則從集合filt(s)中去除，若集合中的采樣點(diǎn)數(shù)目不滿足要求則重新采樣，重新過濾，直到達(dá)到要求為止，最后求出集合中采樣點(diǎn)組成的多邊形的重心坐標(biāo)即為未知點(diǎn)的坐標(biāo)。

3 RRMCL算法描述

RRMCL算法是MCL的一種改進(jìn)算法，其基本思想是：首先將一跳和兩跳錨節(jié)點(diǎn)的通信區(qū)域根據(jù)RSSI值遞減劃分成M個(gè)同心圓；其次，選擇其中若干個(gè)錨節(jié)點(diǎn)，根據(jù)圓環(huán)的重疊區(qū)域計(jì)算采樣區(qū)域；最后在采樣區(qū)域采樣，使用MCL算法定位。

3.1 利用RSSI等級(jí)確定采樣區(qū)域

文獻(xiàn)[12]給出了ROCRSSI算法，其是指用RSSI排序的方法將以通信半徑為半徑的圓劃分成諸多圓環(huán)，通過求若干圓環(huán)的交集方式，得到未知節(jié)點(diǎn)的位置，屬于靜態(tài)定位算法。本文將此思想運(yùn)用到移動(dòng)定位中，建立同心圓模型后，利用未知節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的特征（遠(yuǎn)離錨節(jié)點(diǎn)或者靠近錨節(jié)點(diǎn)），以及t-1時(shí)刻的RSSIt-1值，選擇RSSI1和RSSI2的同心圓組成圓環(huán)，其中RSSI1＜RSSIt-1＜RSSI2且彼此最鄰近，則未知節(jié)點(diǎn)的下一位置在此圓環(huán)中。使用多個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的RSSI值形成多個(gè)圓環(huán)，圓環(huán)的重疊區(qū)域即為采樣區(qū)域。

3.1.1 RSSI同心圓模型建立

基于RSSI測(cè)距的定位算法，是無線定位技術(shù)中代表性算法。文獻(xiàn)[13]給出的RSSI與距離的經(jīng)驗(yàn)對(duì)應(yīng)關(guān)系式，如下所示：

其中p(d)表示未知節(jié)點(diǎn)接收到錨節(jié)點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，p(d0)表示在距離錨節(jié)點(diǎn)為d0處的信號(hào)強(qiáng)度，k表示傳輸距離和信號(hào)強(qiáng)度損耗之間的比例因子，該值一般和所處環(huán)境和傳輸媒介相關(guān)，d表示未知節(jié)點(diǎn)和錨節(jié)點(diǎn)間的距離度量，nW表示錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)間需要穿過墻壁的數(shù)目，C表示事先確定信號(hào)能穿過墻壁個(gè)數(shù)的閾值，WAF表示信號(hào)穿透墻壁的衰減比例因子，該值和墻壁材料和結(jié)構(gòu)相關(guān)。于是，在得到某RSSI強(qiáng)度后，可用上述經(jīng)驗(yàn)公式反推出節(jié)點(diǎn)間的距離。本文不直接利用RSSI值求出的距離值來定位，而是作為MCL算法中縮小采樣區(qū)域的手段。另外無線傳感網(wǎng)中，節(jié)點(diǎn)往往計(jì)算能力和資源有限，因此本文采用廣泛接受的近似關(guān)系式（5），降低計(jì)算復(fù)雜度，提高定位效率。

p(d)=-(10n lg 10d+p(1))（5）其中d表示未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離，p(1)表示1 m距離的RSSI值。使用式（5）計(jì)算出距離，繼而用此距離作為參數(shù)，將錨節(jié)點(diǎn)的通信區(qū)域分為M個(gè)不同半徑的同心圓，其中各個(gè)圓環(huán)等距，從而將通信區(qū)域分為各個(gè)RSSI等級(jí)區(qū)域，如圖3所示。

圖3 RSSI等級(jí)區(qū)域圖

為了控制計(jì)算復(fù)雜度，保證樣本覆蓋率，同時(shí)考慮節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度。因此等級(jí)區(qū)域不能過多，本文經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，選定M=100vmax，其中vmax為節(jié)點(diǎn)最大移動(dòng)速度。

3.1.2 采樣區(qū)域的計(jì)算

為了描述方便，令S為兩跳范圍內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)集合，則根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)情況，可以分為以下四種情況討論：

（1）S為空，則采樣區(qū)域?yàn)橐晕粗?jié)點(diǎn)上一時(shí)刻(t-1)的坐標(biāo)為圓心，以vmax為半徑的圓。

（2）若S中為一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)，記為s1，則未知節(jié)點(diǎn)選取收到此錨節(jié)點(diǎn)上一時(shí)刻的RSSI值，根據(jù)3.1.1節(jié)中的同心圓模型查詢最鄰近RSSI1和RSSI2(RSSI1＜RSSI＜RSSI2)，確定未知節(jié)點(diǎn)所在的RSSI等級(jí)圓環(huán)即為此時(shí)的采樣區(qū)域，如圖4（a）所示。

（3）若1＜S＜4，首先如（2）中所述，計(jì)算出各自的等級(jí)區(qū)域，然后，計(jì)算出這些等級(jí)圓環(huán)的重疊區(qū)域，即為采樣區(qū)域。如圖4（b）和（c）。

（4）若S≥4，計(jì)算等級(jí)區(qū)域的代價(jià)太大，不適合無線傳感網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)，此外，錨節(jié)點(diǎn)過多會(huì)出現(xiàn)采樣區(qū)域獲取失敗情況。因此，本文只考慮（1）、（2）、（3）三種情況。

若上述均定位失效，則將RSSI等級(jí)圓環(huán)擴(kuò)大一倍，重新采樣。

圖4 采樣區(qū)域的計(jì)算圖

圖4（c）表明：區(qū)域覆蓋時(shí)會(huì)產(chǎn)生無效的交點(diǎn)，會(huì)影響采樣區(qū)域的確定，本文使用如下步驟，排除無效交點(diǎn)。

（1）任選兩個(gè)錨節(jié)點(diǎn)，求出其相交的區(qū)域所形成的圓環(huán)段。

（2）判斷第三個(gè)錨節(jié)點(diǎn)形成的交點(diǎn)是否在圓環(huán)段內(nèi)，若否，則排除無效交點(diǎn)。

（3）重復(fù)（2）操作直至排除所有無效節(jié)點(diǎn)。

3.2 共線約束策略

計(jì)算采樣區(qū)域時(shí)，會(huì)發(fā)生錨節(jié)點(diǎn)共線導(dǎo)致定位失效的情況。文獻(xiàn)[14]中采用四種方法描述了共線問題，但沒有提出一種系統(tǒng)化的解決方案，文獻(xiàn)[15]提出了一種錨節(jié)點(diǎn)共線解決方案，引入共線限制因子（Collinearity Lim iting Factor，CLF），根據(jù)CLF的值，改變錨節(jié)點(diǎn)分布。但需要比較各邊長(zhǎng)度，計(jì)算復(fù)雜，同時(shí)本文研究以錨節(jié)點(diǎn)靜止為前提從而難于運(yùn)用。因此本文提出一種新的共線約束策略，通過向量公式求夾角，引入共線影響角度（Collinearity Im pact Angle，CIA）降低了計(jì)算復(fù)雜度.同時(shí)若錨節(jié)點(diǎn)共線或接近共線，重新選擇錨節(jié)點(diǎn)，提高采樣區(qū)域成功率，具體方法如下：

選取三個(gè)錨節(jié)點(diǎn)A，B，C，任選其中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)組成向量，如圖5所示，假設(shè)為AB，AC向量，其夾角即為共線影響角度（CIA）。若三點(diǎn)共線，則CIA值為0或者180，若不共線，則其取值范圍為(0＜CIA＜180)，當(dāng)(0＜CIA＜90)時(shí)，隨著CIA的增加，共線度越低。當(dāng)(90＜CIA＜180)時(shí)，隨著CIA的增加，共線度越高，為了保持統(tǒng)一，此時(shí)采用（180-CIA）。

圖5 共線度影響角度取值范圍圖

其中CIA由向量點(diǎn)乘公式（6）、式（7）求得：

在錨節(jié)點(diǎn)固定的情況下，選取某個(gè)共線影響角度作為最小閾值，計(jì)算一跳和兩跳內(nèi)的錨節(jié)點(diǎn)的共線影響角度，若小于閾值，則重新選擇錨節(jié)點(diǎn)，重新判斷，直至CIA大于閾值。

3.3 RRMCL算法

MCL算法過程可分為預(yù)測(cè)、采樣和濾波三個(gè)階段，RRMCL算法針對(duì)預(yù)測(cè)和采樣階段進(jìn)行改進(jìn)，通過減少采樣區(qū)域，提高采樣階段成功率。算法初始化，即t=0時(shí)刻，使用RSSI值所得出的同心圓所相交的區(qū)域作為采樣區(qū)域S0，未知節(jié)點(diǎn)從S0中選取N個(gè)樣本，將這N個(gè)樣本加權(quán)平均得到初始坐標(biāo)值。當(dāng)t＞0時(shí)，根據(jù)上一時(shí)刻未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)、錨節(jié)點(diǎn)信息、節(jié)點(diǎn)最大速度預(yù)測(cè)下一時(shí)刻位置節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。算法代碼如下：

上述算法分為采樣區(qū)域計(jì)算、樣本獲取、樣本過濾和未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)的計(jì)算四個(gè)過程；其中采樣區(qū)域計(jì)算過程中討論了四種可能（見3.1.2節(jié)），并結(jié)合3.2節(jié)所討論的錨節(jié)點(diǎn)共線影響角度，最終得出采樣區(qū)域。樣本獲取即從已計(jì)算過的采樣區(qū)域中隨機(jī)選擇若干個(gè)樣本。樣本過濾是根據(jù)MCL算法中的濾波條件（式（2）、式（3））將不符合條件的樣本去除。最終將符合條件的樣本點(diǎn)加權(quán)平均得到未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。

4 仿真實(shí)驗(yàn)分析

為了驗(yàn)證本算法的性能，基于MCL算法仿真器MCL-SIMULATOR（文獻(xiàn)[10-11]均使用此仿真器）進(jìn)行了仿真研究，250個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)地分布在400×400的矩形區(qū)域內(nèi)，其中錨節(jié)點(diǎn)數(shù)為50，錨節(jié)點(diǎn)以及未知節(jié)點(diǎn)的通信半徑為40 m，RSSI取值范圍為（-95，-10）（單位：dB），其中-10 dB為距離為1 m時(shí)的RSSI值，-95 dB為距離40 m時(shí)的值。vmax表示未知節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的最大速度，算法的樣本數(shù)目為40，系統(tǒng)每次仿真時(shí)間為600個(gè)時(shí)間單位。定位誤差如式（8）所示：

其中l(wèi)表示實(shí)際位置，li表示估計(jì)位置，r表示通信半徑。

本文是MCL算法的改進(jìn)算法，同時(shí)主要針對(duì)采樣區(qū)域進(jìn)行改進(jìn)，因此本實(shí)驗(yàn)選擇MCL和MCB算法與RRMCL算法作比較，從共線度、采樣次數(shù)、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度、節(jié)點(diǎn)密度四個(gè)方面分析性能。

4.1 共線度影響角度

RRMCL算法的核心在于縮小采樣區(qū)域，錨節(jié)點(diǎn)共線對(duì)計(jì)算采樣區(qū)域影響較大，為了分析控制共線度影響角度對(duì)節(jié)點(diǎn)定位的影響，通過改變CIA的值，分析定位效果。

圖6描述了共線影響角度對(duì)定位誤差的影響，由于MCL算法中采樣區(qū)域不受共線影響角度的影響，本文只分析了CIA對(duì)MCB和RRMCL算法的影響。由圖6可知，當(dāng)CIA＜30時(shí)，CIA對(duì)定位影響較大；當(dāng)CIA＞45時(shí)，定位誤差趨于穩(wěn)定，CIA的值繼續(xù)增大，對(duì)定位結(jié)果影響較小。故本文下面的仿真約定CIA的值為45（其下限閾值為30）。

圖6 共線影響角度與定位誤差

4.2 采樣次數(shù)

設(shè)定采樣樣本數(shù)量后，MCL、MCB、RRMCL定位算法達(dá)到滿足定位要求的樣本數(shù)量時(shí)，所要采樣的次數(shù)如圖7所示。MCB算法和RRMCL算法均采用縮小采樣區(qū)域手段，故采樣次數(shù)明顯比MCL算法少。RRMCL算法因?yàn)椴捎肦SSI等級(jí)將采樣區(qū)域進(jìn)一步縮小，同時(shí)控制共線影響角度，減少共線所造成的定位失效情況。故采樣次數(shù)少于MCB算法。

圖7 不同方法的采樣次數(shù)

4.3 節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度

本文研究的是移動(dòng)節(jié)點(diǎn)的定位，則節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)速度對(duì)算法的影響是衡量RRMCL好壞的關(guān)鍵。圖8給出了節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度vmax(vmax≤2 m/s)對(duì)定位精度的影響，從仿真結(jié)果可以看出，RRMCL算法優(yōu)于MCB算法和MCL算法，定位精度和可靠性更好。這是由于MCL算法采樣時(shí)，所選擇的采樣區(qū)域是以vmax為半徑的圓，隨著速度的增加，采樣區(qū)域也隨著增加，采樣成功率降低。MCB算法雖然采用區(qū)域也會(huì)增大，但使用了錨盒子縮小采樣區(qū)域，較MCL算法定位更好。RRMCL算法使用RSSI等級(jí)圓環(huán)計(jì)算采樣區(qū)域，速度對(duì)其采樣區(qū)域影響較小。故RRMCL優(yōu)于MCB和MCL算法。

圖8 節(jié)點(diǎn)速度與定位誤差

4.4 錨節(jié)點(diǎn)密度的影響

在保持速度一致前提下，圖9反映了節(jié)點(diǎn)密度與定位誤差的關(guān)系，從圖9可以看出，MCL、MCB、RRMCL算法隨著錨節(jié)點(diǎn)密度的增加，定位精度都在提高。當(dāng)節(jié)點(diǎn)密度很小時(shí)，定位誤差較大，但節(jié)點(diǎn)密度達(dá)到0.1之后，則定位精度保持穩(wěn)定。同樣的節(jié)點(diǎn)密度時(shí)，RRMCL算法精度高于MCB和MCL算法，計(jì)算復(fù)雜度較低，定位效率高。

圖9 節(jié)點(diǎn)密度與定位誤差

5 總結(jié)

本文提出一種MCL改進(jìn)算法RRMCL，給出一種計(jì)算采樣區(qū)域的方法（RSSI等級(jí)圓環(huán)法）；同時(shí)討論了錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目變化時(shí)不同的計(jì)算方案。通過改變不同的仿真條件，分別分析了三種算法的定位精度和穩(wěn)定性，RRMCL算法均表現(xiàn)出了良好的定位效果。另外，本文引入共線度影響角度(CIA)，并分析了CIA對(duì)定位效果的影響。仿真結(jié)果顯示，通過控制CIA的大小，減少了錨節(jié)點(diǎn)共線的可能，繼而減少了定位失效的可能，使得算法在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目較少和速度較大時(shí)表現(xiàn)出了良好的適應(yīng)性。

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WU Shitong1,CHEN Liang2,LI Yunfei1,CAO Hongfei1

1.School of Computer Science & Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215006, China
2.School of Mechanical and Electric Engineering, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215006, China

The localization of perceptive nodes is the foundation for WSN（Wireless Sensor Network）applications. The existing static localization algorithms can not be used in dynamic sensor networks. In this paper, the so-called RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）localization algorithm is proposed, which is about WSN applications where target nodes are moving while anchor nodes are static. The algorithm based on MCL divides communication region to reduce the size of sampling area by using the monotonic decreasing relation between RSSI value and the distance. In order to avoid localization failure caused by anchor node collinearity, the algorithm puts forward a constraint strategy which brings collinearity impact angle. The simulation results show that the proposed RRMCL can effectively reduce sampling area and improve the localization accuracy and speed, comparing with existing MCL and MCB algorithms.

Wireless Sensor Network（WSN）; mobile localization; Monte Carlo; Received Signal Strength Indication（RSSI）

WU Shitong, CHEN Liang, LI Yunfei, et al. Application and research on Monte Carlo localization algorithm based on RSSI rank. Computer Engineering and Applications, 2014, 50（17）：114-119.

A

TP391

10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0074

國(guó)家自然科學(xué)基金（No.60775045，No.61003259）；江蘇省科技計(jì)劃項(xiàng)目（No.BC2011084）；蘇州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（No. SG201101）。

吳世通（1989—），男，碩士生，主要研究領(lǐng)域?yàn)闊o線傳感網(wǎng)；陳良（1981—），男，博士，副教授，研究方向?yàn)榛谖锫?lián)網(wǎng)的優(yōu)化與控制；李云飛（1958—），男，教授，研究方向?yàn)闊o線傳感網(wǎng)和虛擬現(xiàn)實(shí)；曹紅飛（1987—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)樘摂M現(xiàn)實(shí)。E-mail：liyf@suda.edu.cn

2012-10-10

2012-12-20

1002-8331（2014）17-0114-06

CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版：2013-01-11,http://www.cnki.net/kcm s/detail/11.2127.TP.20130111.0951.007.htm l