[发明专利]一种基于测距的无线传感网络节点定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种无线传感网络节点定位方法，尤其涉及一种基于测距的无线传感网络节点定位方法，属于无线传感网络技术领域。

背景技术

无线传感器网络定位是无线传感器网络通信技术领域中的一个重要分支，它在灾难监控、仓库管理、交互式存储、工厂自动化生产线等众多领域有着重要的地位。

在无线传感网中，只有少数节点知道自身位置，这些节点称为锚节点（或信标节点）。其他节点通过锚节点的位置信息来定位，这些节点被统称为未知节点。传感器网络的节点能量有限、可靠性差、规模较大、通信距离有限的特点制约了位置数据的获得。在满足传感网自组织性、健壮性、能量高效等情况下，如何获得较好的定位测量效果，是一个热点研究课题。

已有的无线传感网的定位方法一般可以分为基于测距(range-based）的定位方法和基于非测距（range-free）的定位方法。基于测距的定位方法由于实际测量节点间的距离或角度，通常定位精度相对较高。其基本原理是首先测量未知节点与一定数量的锚节点间的信号指示强度(received signal strength indicator，RSSI)、信号到达时间（time of arrival，TOA)/时间差TDOA(time difference of arrival，TDOA)、信号到达角度（angle of arrival，AOA)等测距数据，然后根据这些测距数据，利用三/四边法、三/四角法、极大似然估计法等算法获得未知节点的位置坐标。现有的各种基于测距的定位方法是通过无线信号实际测量RSSI、TOA、TDOA、AOA等测距数据，测量过程中会受到非视距传播(NLOS)的影响，从而影响最终的定位精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于测距的无线传感网络节点定位方法，能够有效减少非视距传播对测距数据准确性的影响，提高定位精度。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种基于测距的无线传感网络节点定位方法，在所述无线传感网络中随机撒布至少4个锚节点，然后通过无线信号获得未知节点与所述锚节点间的测距数据，最后根据未知节点与所述锚节点间的测距数据得到未知节点的位置；在获得未知节点与所述锚节点间的测距数据后，利用量子BP神经网络对所述测距数据进行误差修正，并根据误差修正后的测距数据得到未知节点的位置；所述误差修正具体包括以下步骤：

步骤A、构建一个量子BP神经网络；

步骤B、在所述无线传感网络中设置多个位置已知的传感器节点，通过无线信号获取所述位置已知的传感器节点与各锚节点间的测距数据，将其进行量子化后作为训练样本的输入；对所述位置已知的传感器节点与各锚节点间的实际测距数据进行量子化，作为训练样本的输出；对所述量子BP神经网络进行训练；

步骤C、通过无线信号获取未知节点与各锚节点间的测距数据，进行量子化后，将其输入训练好的量子BP神经网络，所得输出即为误差修正后的未知节点与所述锚节点间的测距数据。

相比现有技术，本发明采用量子BP神经网络对信号指示强度、信号到达时间/时间差、信号到达角度等测距数据的测量值进行误差修正，利用量子BP神经网络的更快学习特性和逼近任意非线性映射的能力，有效减小测距数据的测量误差（尤其是非视距传播导致的测量误差），有效提高了无线传感网络的节点定位精度。

附图说明

图1为量子BP神经网络的结构示意图；

图2为具体实施方式中本发明定位方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：

本发明的思路是：在现有基于测距的无线传感网络节点定位方法基础上，利用量子BP神经网络对信号指示强度、信号到达时间/时间差、信号到达角度等测距数据的测量值进行误差修正，从而达到提高定位精度的目的。