[发明专利]一种无线传感器网络的节点定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及无线传感器网络(WSN)技术领域，特别是涉及一种无线传感器网络的节点定位方法。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)节点定位在物流管理、动物跟踪、安防及军事侦察等领域有着广泛的应用前景。

WSN的研究起源于20世纪70年代。最早应用于军事领域。进入21世纪后，随着无线通信技术，微芯片制造等技术的进步，WSN的研究在多种应用方面取得了重大进展。《MIT技术评论》将WSN列于十种改变未来世界新兴技术之首，美国《今日防务》杂志更认为WSN的应用和发展，将引起一场划时代的军事技术革命和未来战争的变革。

现有技术中，无线传感器网络的节点定位方法，如欧洲专利局公开了申请号为WO2007002286，名称为“Scable Sensor Localization for Wireless SensorNetworks”发明专利申请。该定位方法采用基于规则的自适应方法进行无线传感器网络节点定位。该方法通过对求解的问题进行细分后，采用几何优化算法一半定规划松弛模型来进行求解。

中国专利局公开了申请号为200610087258.5，名称为“一种对传感器节点精确定位的方法”，其采用基于聚集度参量的分簇机制，构建定位的协作节点组，在确定协作节点组质心后，通过测量组内待定位节点相对于协作节点组质心的信号到达角，来确定各个传感器节点与协作节点组质心之间的坐标关系，从而实现传感器节点的定位。

其他的无线传感器网络的节点定位方法，还有质心方法、Amorphous、APS、最小二乘定位方法和多尺度分析定位方法等等。

但是，尽管涌现出众多传感器节点定位方法，但传统的定位迭代求精方法直接对代价函数进行最优化求解，无论是有加权的形式还是无加权的形式，都没有很好的考虑网络节点实际的物理分布，仅是从数学的角度对代价函数进行最优化求解，因此其定位精度相对较低，且部分方法存在计算和通信开销较大之不足，难以满足节点定位的高精度要求。

发明内容

本发明所要解决的问题在于提供一种无线传感器网络的节点定位方法，其克服现有技术中的不足，提供一种高精度的无线传感器网络的节点定位方法。

为实现本发明目的而提供的一种无线传感器网络的节点定位方法，包括下列步骤：

步骤A，为无线传感器网络各局部构建局部相对坐标系；

步骤B，将各个局部相对坐标进行融合，得到所有节点的全局相对坐标，并使用位置信息已知的信标节点，把全局相对坐标转换成全局绝对坐标；

步骤C，获得所有节点的全局绝对初始坐标后，进行节点定位迭代求精。

所述步骤A中，所述为无线传感器网络各局部构建局部相对坐标系，是通过MDS(C)方法或者ABC方法实现的。

所述步骤B中，所述将各个局部相对坐标进行融合，是使用增量贪婪地图融合方法实现的。

所述增量贪婪地图融合方法采用串型顺序对局部地图进行融合。

所述增量贪婪地图融合方法采用串型顺序对局部地图进行融合，包括下列步骤：

随机挑选1个节点，把该节点的局部地图作为核心地图；

每次选择与核心地图拥有最多相同节点的邻居地图依次进行融合，直到核心地图覆盖整个网络，从而构建起全局相对坐标系。

所述与核心地图拥有最多相同节点的邻居地图依次进行融合，包括下列步骤：

两个局部地图融合的变换矩阵使用最佳线性变换方法获得，即使用最小二乘法最小化共同节点的坐标变换误差，来获得变换矩阵，然后把其中一个地图变换到另一个地图上；

所述变换包括平移、旋转、镜像以及缩放。

所述步骤C中，所述节点定位迭代求精，包括下列步骤：

步骤C1，利用网络节点通信半径这一物理特征，根据节点二跳邻居的限制性条件以及未知节点与二跳邻居间的欧式距离是否满足该限制性条件，计算惩罚函数值；

步骤C2，选择不满足限制性条件的二跳邻居，构建相应的惩罚项，确定节点的局部代价函数；

步骤C3，使用变尺度法最优化求解局部代价函数，获得节点的求精后坐标以及当前局代价函数值；

步骤C4，计算全局代价函数；

步骤C5，若全局代价函数值满足停止要求，则停止迭代；否则，广播节点当前的求精坐标，并转向步骤C1，重新计算。

所述步骤C1和C2之间还包括下列步骤：