[发明专利]一种无线传感器网络定位方法

说明书

本发明公开一种无线传感器网络定位方法。所述定位方法包括：无线传感器网络中分布有多个未知节点和多个信标节点，已知所述信标节点的位置，未知所述未知节点的位置，获取所述信标节点的位置信息；根据所述信标节点的位置信息获取所述未知节点任意三个邻近信标节点组成的区域；判断所述未知节点是否存在所述三个邻近信标节点组成的三角形内部的区域内；如果是，采用迭代的方法缩小三角形的定位区域来确定所述未知节点的位置；否则，采用通信半径范围外的所述信标节点来缩小定位区域和质心加权的方法确定所述未知节点的位置信息。通过质心加权的方法进行定位，提高了节点的定位精度以及覆盖率。

技术领域

本发明涉及无线传感器领域，特别是涉及一种无线传感器网络定位方法。

背景技术

针对无线传感器网络定位的方法，现有技术中采用基于神经网络和遗传算法的无线传感器节点定位算法。首先获取训练数据，训练数据既可以在现场通过采集获取，也可以通过具体的仿真软件仿真获取。由于训练数据的样本不具有一般性，会影响最终的节点定位精度和网络训练的收敛速度。由于无线传感网络的输入和输出之间是一种非线性的映射关系，所以，需要建立一种能够适应非线性函数的网络模型，而多层前馈神经网络具有能够逼近任意非线性函数的能力。因此，选用多层前馈型神经网络模型，采用现场获得的合适的训练数据训练多层前馈神经网络模型。未知节点位置计算，将之前训练所得的神经网络模型参数，以广播的方式传递给网络中其他传感器节点，未知节点根据收到的、锚节点发送的信号强度，计算未知节点到各个锚节点的距离，将其输入神经网络模型，计算出未知节点的位置坐标。

现有技术中的无线网络的定位方法会根据训练数据然后建立模型，采用基于神经网络的训练模型的方法计算无线传感器网络的位置坐标，采用训练模型的方法，如果训练模型的精度降低，就会降低未知节点的位置坐标的计算精度。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够提高无线传感器网络定位精度的无线传感器网络定位方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种无线传感器网络定位方法，所述定位方法包括：

无线传感器网络中分布有多个未知节点和多个信标节点，已知所述信标节点的位置，未知所述未知节点的位置，获取所述信标节点的位置信息；

根据所述信标节点的位置信息获取所述未知节点任意三个邻近信标节点；

判断所述未知节点是否存在所述三个邻近信标节点组成的三角形内部的区域内；

如果是，采用迭代的方法缩小三角形的定位区域来确定所述未知节点的位置；否则，采用通信半径范围外的所述信标节点来缩小定位区域和质心加权的方法确定所述未知节点的位置信息。

可选的，所述根据所述信标节点的位置信息获取所述未知节点任意三个邻近信标节点组成的区域具体包括：

计算所述未知节点与多个所述信标节点的距离，获得多个距离值；

将多个所述距离值按照降序排序；

根据距离值对应的所述信标节点在所述未知节点通信半径范围内的为邻近节点。

可选的，所述判断所述未知节点是否在所述三个邻近信标节点组成的三角形内部的区域内具体包括：

设所述未知节点P，所述三个邻近信标节点分别为A、B、C；

若所述未知节点P和所述邻近信标节点A在所述邻近信标节点B和所述邻近信标节点C的连线的同一侧，所述未知节点P和所述邻近信标节点B在所述邻近信标节点A和所述邻近信标节点C的连线的同一侧且所述未知节点P和所述邻近信标节点C在所述邻近信标节点A和所述邻近信标节点B的连线的同一侧，则所述未知节点P在所述三个邻近信标节点组成的三角形内，否则，所述未知节点P在所述三个邻近信标节点组成的三角形外。