[发明专利]距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法

说明书

本发明属于多跳网络技术领域，公开了一种距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法，相异性矩阵构建阶段，所有节点对之间采用递推测量和RSSI对距离进行加权修正，而不是当节点无法测距时采用1来代替节点对距离，回避了节点空洞问题，减小了距离估计差。坐标转换阶段采用混沌粒子群优化算法优化转换参数，避免粒子群局部最优解以及不收敛等问题，减小了参数所带来的影响，有效地提高节点定位精度。仿真结果表明，距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度，具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性。

技术领域

本发明属于多跳网络技术领域，尤其涉及一种距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法。

背景技术

无线传感器网络是由大量廉价微型传感器节点通过无线自组织成的一个多跳网络，近年来广泛应用农业，工业，军事等领域。无论是在任何一个领域中，一个不可回避的问题就是节点位置估计，不包含节点位置估计的数据是没有意义的。目前，节点定位技术大致可分为基于测距和基于非测距两类。测距定位技术主要包括到达时间定位技术(TOA)、到达时间差技术(TDOA)、接收信号强度技术(RSSI)以及到达角技术(AOA)；非测距定位技术包括DV-hop技术、APIT技术、质心技术、凸规划技术以及多维标度定位技术(MDS)。MDS定位技术，分为度量MDS定位技术与非度量MDS定位技术，依据节点间连通度信息或者距离信息生成相对坐标，再通过旋转、平移、变换等将相对坐标转化成绝对坐标，转换过程无需大量锚节点，而且针对现实环境需要可单独实现区域节点相对定位，无需测距设备，可大大减少网络成本，具有独特的优势。由于MDS定位技术具有一个封闭式解，可有效地应用在大规模网络中，然而关键问题是如何构建相异性矩阵。当网络拓扑规则时且无测距误差时，可实现无误差定位估计。事实上，实际网络拓扑通常是不规则或者存在网络空洞，最短路径代替欧氏距离存在较大误差，造成节点定位精度不高。基于此，对MDS-MAP定位技术做了不同的改进和优化，将网络拓扑分块处理，在分块生成相对地图的基础上将局部相对地图融合成全局相对地图，减少距离所带来的误差。采用粒子群优化算法，通过适应度函数最小化求解最优值，达到了理想的定位精度要求。采用0和1对距离进行加权，提出分布式加权定位算法，缩小距离误差，提高了定位精度。针对奇异值分解(SVD)分解复杂度高的问题，首先对距离进行修正，然后采用scamof算法求解节点位置，在降低复杂度的同时满足定位精度要求。由于RSSI可以很好地衡量节点之间距离远近，以RSSI值来衡量节点间的相异性，回避了距离测量问题，取得了较好的成果。此外，迭代算法具有更高的精度，迭代求精定位的算法需要消耗过多的节点能量。针对最短路径代替欧氏路径导致较大定位误差这一问题提出距离重构定位算法DR-MDS，利用节点间公共信息对相似性度量矩阵进行线性重构，获得了较好的定位效果。尽管众多学者在多维标度定位方面做了大量的研究，但仍存在一些问题有待解决，包括相异性矩阵构建、网络拓扑不规则以及拓扑空洞以及坐标求解等问题。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前不规则网络以及网络空洞造成估计距离与实际欧氏距离相差较大，导致定位精度差。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法。

本发明是这样实现的，一种距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法，所述距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法通过递推策略计算节点对距离，利用接收信号强度对距离作加权；采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化；

所述距离修正混沌粒子群多维标度无线传感器网络定位方法包括：相异性矩阵构建阶段和坐标转换阶段；

所述相异性矩阵构建阶段所有节点对之间采用递推测量和RSSI对距离进行加权修正；

所述坐标转换阶段采用混沌粒子群优化算法优化转换参数。

进一步，所述加权修正的方法包括：

(1)对于A的非邻居节点一跳节点C，由几何关系得：