陈冰洁，黄小平，王 岩

（北京航空航天大学 自动化学院，北京100191）

无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Networks)综合了无线通信技术、传感器技术、嵌入式计算技术和分布式信息处理技术，已经成为当前国际上备受关注的、多学科高度交叉、知识高度集成的前沿研究领域[1]。通过部署大量传感器节点至目标区域，WSN将改变人们与客观世界的交互方式，其在环境监测方面的应用尤其具有广泛前景[2]。

鉴于WSN的应用背景，定位技术成为实现其功能的关键技术之一，如何使定位指标达到最优始终是WSN定位算法的研究目标。

近年来，对WSN定位问题有了许多新颖的思想和解决方案，但多是针对解决固定节点的定位问题。若将这些算法应用于移动节点的定位，虽然也可以通过每隔一段时间的更新来进行定位，但节点的移动性会导致算法的定位精度降低。虽然移动性给节点定位带来了困难，但也可以利用其来提高定位精度。参考文献[3]提出了一种基于MCL（Monte Carlo Localization）的移动节点定位算法，其核心思想是在贝叶斯滤波位置估计基础上，用若干个带权重的采样点来描述移动节点在布置区域的可能位置分布。

多维定标技术 MDS（Multidimensional Scaling）是一种运用于心理学领域的技术，后由Shang等人引入WSN定位技术中[4]。基于MDS技术的定位算法在不需要知道节点间测量距离的情况下，可以充分利用节点间连通性信息，在即使没有锚节点的情况下也可以得到节点的相对位置坐标。

本文提出一种MDS-MCL定位算法，通过结合MCL和MDS-RC[5]两种方法，得到一种新的移动节点定位算法。……