[发明专利]针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法

说明书

本发明公开了一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，属于定位导航领域。该方法包括以下步骤：(1)初始化所有节点和锚点的位置概率分布；(2)所有的节点根据自身的运动状态对自身位置的分布函数进行预测；(3)每个节点通过网络与其他节点相连，不同节点之间交换定位数据；(4)相邻节点通过无线电、视觉手段进行测距，计算节点之间的协同修正信息；(5)计算所有协同信息的贡献度，根据贡献度的大小对协同修正信息进行优先度排序，排除掉低贡献度信息；(6)计算节点i在t时刻的边缘后验概率；(7)回到步骤(4)进行迭代计算，直至位置信息收敛。本发明在网络中节点数目较多和位置估计范围较大时具有更高的实时性。

技术领域

本发明公开了一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，属于定位导航技术领域。

背景技术

在无线传感网络中，位置信息作为网络服务的重要信息，在抢险救灾、交通管理，室内导航等应用领域具有重要地位。无线传感网络协作定位技术是提供连续、可靠位置信息的主流手段之一，可以突破非协作定位技术的局限，即使部分用户节点处于定位基站的工作范围之外，仍然可以通过协同修正信息在多个用户节点之间的传递，达到提高自身的定位精度。

置信传播算法是网络协作定位中的主流算法之一，该算法通过求解每个用户节点的边缘后验概率密度来确定其位置坐标。然而由于该算法采用粒子逼近方法求解分布函数，在网络中用户节点数量较大或坐标估计范围较大时会产生较大的计算量和较高的算法执行复杂度。

利用协同修正信息筛选机制可以通过排除对分布函数求解贡献度低的协同信息，极大降低置信传播算法的计算量和复杂度，提高了置信传播算法在无线传感网络协作定位领域中的实用性。

发明内容

本发明克服了置信传播算法计算量庞大和执行复杂性，利用了协同修正信息的Fisher信息和相对熵的特性提出了一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，通过计算所有流入节点的协同修正信息的贡献度，对协同修正信息进行优先度排序，从而实现对低贡献信息的排除，实现计算量和精度的平衡。

本发明为解决其技术问题采用如下技术方案：

一种针对无线传感网络协作定位的协同修正信息筛选方法，包括以下步骤：

(1)初始化所有节点和锚点的位置概率分布其中锚点的概率分布为冲激函数；

(2)所有的节点根据自身的运动状态对自身位置的分布函数进行预测；

(3)每个节点通过网络与其他节点相连，不同节点之间交换定位数据；

(4)相邻节点通过无线电、视觉手段进行测距，计算节点之间的协同修正信息；

(5)计算所有协同信息的贡献度根据贡献度的大小对协同修正信息进行优先度排序，排除掉低贡献度信息；

(6)根据公式计算节点i在t时刻的边缘后验概率；

(7)回到步骤(4)进行迭代计算，直至位置信息收敛。

步骤(5)中所述计算所有协同信息的贡献度的计算方式如下：

其中，为测距分布函数的Fisher信息值，为协同修正信息的分布，为t时刻节点i的坐标；为协同修正信息与i节点自身位置预测信息之间的相对熵值，为节点i定位结果均值，为节点i的定位方差；

其中:为包含了节点i在t时刻自身状态预测和0～t-1时刻递推状态估计的信息，为t时刻节点i经过自身预测和协同修正后在t时刻的状态估计信息，表示t时刻由节点j流入节点i的协同信息，包含了节点j在t时刻的自身状态预测信息和相对测距信息。

本发明的有益效果如下：