针对传统MCL算法定位精度低的不足,提出了一种基于距离估计的改进蒙特卡罗定位算法—DEMCL.首先根据网络连通度、锚节点信息和节点间的相邻关系估计目标节点与锚节点间的距离;然后利用该距离构建新的过滤条件加入算法的过滤阶段,以优化样本集和减小定位误差;最后以Matlab为工具对算法的定位性能进行仿真和分析.仿真结果表明:在同一环境下,与MCL算法和MCB算法相比,DEMCL算法能保证更高的定位精度,同时减少了无效定位的节点数目,网络覆盖率可达到98.83%.
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