无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是一类由大量传感器节点组成的多跳自组织网络。这些节点通常由小型、低成本的计算设备和无线通信模块组成，并能对所在环境进行监控和数据采集。在无线传感器网络中，节点定位是一项关键技术，它决定了网络的空间感知能力和应用范围。本文研究的“无线传感器网络分布式的移动节点定位”指的是利用分布式计算的方法，实现对移动节点在无线传感器网络中进行高精度定位的技术。
分布式定位算法在WSN中具有独特的优点，主要体现在其能够充分利用网络中的计算资源，通过节点之间的协作来分散计算任务，提高系统的稳定性和可靠性。在面对移动节点时，分布式定位算法能够适应节点的动态变化，通过连续的定位更新来维持网络对移动目标的监控和追踪。
文章中提到的“Signal Strength Difference of Leading Beacon algorithm(SSDLB)”和“Motion Prediction Localization algorithm(MPL)”是两种定位算法的简称。SSDLB算法利用信号强度差来确定节点的位置，它通过对相邻主信标节点信号强度的差异进行分析，结合相应的数学模型，计算出未知节点的精确位置。而MPL算法则是一种基于运动预测的定位方法，它考虑节点的运动趋势和历史位置信息，通过预测节点未来位置来辅助定位。
将SSDLB和MPL结合应用于二维平面上的移动节点定位，可以有效解决传统RSSI（Received Signal Strength Indicator，接收信号强度指示）定位算法存在的问题。RSSI定位方法通常涉及到信号强度到距离的转换，这一过程容易产生计算误差，从而影响定位精度。通过SSDLB和MPL的结合，可以降低传统RSSI方法中的计算误差和成本，同时提高节点的定位精度和覆盖率。
实验结果表明，这种基于分布式定位的算法在信标节点密度较低的情况下仍能保持较高的定位精度和覆盖率，与传统的RSSI算法相比，在通信和计算成本方面有显著的优势。此外，这种算法还能节省网络资源，并提高整体的定位性能。
关键词解释如下：
- 无线传感器网络（WSN）：由大量具有传感器功能的微小设备组成的网络，可进行数据采集和环境监测。
- 信号强度差：信号强度的相对差值，通常用于无线信号传播过程中对距离的估算。
- 运动预测：利用节点的移动规律和历史数据对节点未来的运动轨迹进行预测。
- 定位算法：计算节点位置的方法或程序，包含多个步骤，比如数据收集、处理和位置计算等。
- 定位覆盖率：网络能够覆盖并有效定位的区域范围。
本文的研究工作对于提高无线传感器网络的移动节点定位性能具有重要意义，特别是在资源受限或节点密度较低的网络环境中，该算法能够以较低的成本获得更高的定位性能，为相关领域的研究和应用提供了新的思路和技术支持。
