【摘 要】
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针对传统蒙特卡罗定位算法（MCL）存在的需要大量样本才能得到较好定位效果,导致的算法需要较长的计算时间以及较高的能源消耗的问题,提出IMCL算法,通过免疫计算加快预测阶段样本
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学信息科学与工程学院,国网新疆电力公司吐鲁番供电公司
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针对传统蒙特卡罗定位算法（MCL）存在的需要大量样本才能得到较好定位效果,导致的算法需要较长的计算时间以及较高的能源消耗的问题,提出IMCL算法,通过免疫计算加快预测阶段样本的抽样,减少定位时间,降低能耗;使用插值法预测节点的运动速度和方向,缩小采样区域,提高采样效率。实验仿真表明提出的IMCL算法和MCL算法相比定位时间减少30%左右,定位误差降低约10%。
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