[发明专利]无线传感器网络变分贝叶斯期望最大化定位方法及系统

说明书

本发明公开一种无线传感器网络变分贝叶斯期望最大化定位方法及系统，该方法包括：对含有空洞的无线传感器网络进行定位，得到定位信息；根据所述定位信息，确定空洞边界上的节点；采用多跳方式得到各个所述节点间的距离信息；确定各个所述节点的折角信息；根据所述距离信息和所述折角信息，建立附带隐含变量的最大似然估计模型；根据所述最大似然估计模型建立变分贝叶斯期望最大化定位模型；更新所述变分贝叶斯期望最大化定位模型的参数，调整未知节点的估计位置，经过多次迭代之后，得到未知节点的位置信息。采用本发明能够提高无线传感器网络的定位精度。

技术领域

本发明涉及无线传感器网络节点定位领域，特别是涉及一种无线传感器网络变分贝叶斯期望最大化定位方法及系统。

背景技术

无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)节点定位技术是实现大数据分析、物联网应用等先进科学理念的重要支撑技术，利用各类技术手段所获知的信息只有在已知信息来源及地理位置的情况下才能发挥作用、提供决策支持，因此利用无线传感器网络信息对传感器节点进行定位具有非常重要的意义。目前，针对均匀布撒的无线传感器网络定位技术研究较为成熟，基本的定位方法包括DV-HOP、质心算法、APIT等非测距方法，以及TOA、AOA等测距方法，在以上方法的基础上，一些更为精确的、复杂的方法包括协同方法、分布式方法、凸优化方法、智能方法等在无线传感器网络技术中进行拓展并应用，领域学者探索并尝试了各类提高精度和效率的定位方法，针对均匀布撒的无线传感器网络取得了良好的效果。然而，在实际的无线传感器网络的分布区域，往往由于河流、湖泊、建筑物、山脉等特殊地形的存在，传感器节点无法均匀地分布在一定的区域内，造成了无线传感器网络空洞的存在，含有空洞的无线传感器网络分布区域严重影响了节点间的测距精度，进而影响了传感器节点的定位精度，对无线传感器网络的广泛应用存在一定程度的阻碍。

针对含有空洞的无线传感器网络定位方法的研究较为欠缺，已有的方法集中于分布区域中空洞边界的探寻以及测距误差的校准。空洞边界探寻的方法包括最短路径树方法、多值曲面修复、移动锚节点辅助检测等方法，以上方法可粗略的探寻空洞边界，以位于边界上的传感器节点作为标记点给出空洞的边界。测距误差校准的方法是在空洞边界探寻的基础上，抵消空洞在节点测距过程中带来的冗余路径，辅助DV-HOP、多维定标等定位方法对传感器节点进行定位。与不考虑空洞的定位方法相比，以上方法在含有空洞的无线传感器网络定位精度上具有一定程度的提高。

但是，相较于无线传感器网络在实际应用中的需求，现有方法的定位精度尚不能达到标准，定位结果的较大偏差对数据的处理和决策的执行产生严重的障碍，不利于无线传感器网络在实际工程中的应用。此外，现有方法对传感器的硬件设备、通讯情况以及节点的计算能力要求较高，增加了复杂环境下大规模无线传感器网络的定位难度。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线传感器网络变分贝叶斯期望最大化定位方法及系统，能够提高无线传感器网络的定位精度。

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变分贝叶斯期望最大化定位方法，包括：

对含有空洞的无线传感器网络进行定位，得到定位信息；

根据所述定位信息，确定空洞边界上的节点；

采用多跳方式得到各个所述节点间的距离信息；

确定各个所述节点的折角信息；

根据所述距离信息和所述折角信息，建立附带隐含变量的最大似然估计模型；

根据所述最大似然估计模型建立变分贝叶斯期望最大化定位模型；

更新所述变分贝叶斯期望最大化定位模型的参数，调整未知节点的估计位置，经过多次迭代之后，得到未知节点的位置信息。

可选的，所述根据所述定位信息，确定空洞边界上的节点，具体包括：