[发明专利]一种通信计算一体化的WSN定位架构及实现方法

说明书

本发明公开了一种通信计算一体化的WSN定位架构及实现方法，该方案使用WSN实现在线定位过程的通信计算一体化可以直接由WSN的所有锚传感器节点同步发射信号，依据无线信道的COA技术直接对同步的无线信号线性叠加模拟FNN输入层到隐层的数据求和计算，然后传输给汇聚节点；因此，该方案可以很方便的部署进现存的无线传感器网络中，可以实现更加快速的定位，而不降低定位的精度。

技术领域

本发明涉及无线传感器网络与室内定位技术领域，尤其涉及一种通信计算一体化的WSN定位架构及实现方法。

背景技术

WSN(WirelessSensorNetwork，无线传感器网络)定位是一种依靠待测环境中有限的位置已知的锚传感器节点对一组位置坐标未知的网络节点进行位置估计的技术。通过测量未知节点至锚传感器节点的距离或跳数，结合节点间交换的信息和锚传感器节点的已知位置来确定每个未知节点的位置。使用WSN进行定位的一个好处在于WSN本身就是一个分布式网络，未知节点分布在待测环境中的任意随机位置都能通过定位算法进行定位，所以WSN定位的环境适用性好。WSN的分布式空间结构还有利于进行分布式定位计算，将定位算法的运算过程放在各个传感器节点上会简化定位的实现过程，降低计算的耗时。

FNN(FeedforwardNeuralNetwork，前向神经网络)是模拟人脑神经网络的深度学习技术，它主要用于通过具体问题的已有样本集和映射关系学习得到最优的拟合函数，拟合出问题实际的函数模型。应用于定位技术中，我们采用锚传感器节点接收的样本点信号作为FNN输入，样本点位置坐标作为期望输出来训练网络。然后选取满足一定定位精度的网络作为定位的FNN。

COA(Computation overAir，空中计算)是一项运用在无线传感器网络中的数据传输方法，由于无线传感器网络中，所有传感器传输数据的最终目的都是为了实现一个特定的功能(如求和、平均、最大值与最小值)而不是很在意传输过程中的数据，那么与其将每个传感器的数据逐一收集，不如通过特殊的手段使得能直接收集我们最感兴趣的结果。因此，空中计算应运而生，空中计算的主要思想是通过在发射机进行预处理，通过空中叠加，最终在接收机进行后处理得到所需要的最终结果。空中计算的主要优势就是不需要依次收集所有传感器的数据就能得到我们期望的结果，使得数据的收集变得容易，减小了数据交互量，降低了传输时延与处理量。

在室内定位问题中，使用基于WSN的FNN定位技术并不是一种新奇的定位技术。但是这种定位技术在线测试阶段的过程首先需要使用WSN得到相应RSSI(Received SignalStrength Indicator，接收信号强度指示器)向量，然后将RSSI向量输入到计算中心的神经网络中才能得到待测点坐标。因此，这一在线估计坐标的过程较为复杂，对于待测环境中多用户的定位耗时较长，急需一种耗时短且简单的定位方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种通信计算一体化的WSN定位架构及实现方法，在确保定位精度的同时极大的缩小定位耗时。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种通信计算一体化的WSN定位架构，包括：处于环境任意位置的待测传感器节点、已知位置的M个锚传感器节点和一个汇聚传感器节点；

所述待测传感器节点，用于向当前环境广播特定功率的信号；

每一所述锚传感器节点均模拟FNN输入层，且利用自身存储的输入层到隐层的权重以及锚传感器节点到汇聚传感器节点之间的信道状态对接收到的待测传感器节点所发出的信号进行处理，并将处理后的信号向汇聚传感器节点发送；

所述汇聚传感器节点，用于将来自M个锚传感器节点同时发送的叠加信号进行处理，从而估计待测传感器节点的位置。