[发明专利]一种空洞地形下无线传感器网络的协同定位方法和系统

权利要求书

1.一种空洞地形下无线传感器网络的协同定位方法，其特征在于，包括：

获取空洞地形下无线传感器网络的应用数据；所述应用数据包括：空洞地形下无线传感器网络中一未知节点与该未知节点的通信半径内其他未知节点的距离、该未知节点与该未知节点的通信半径内锚节点间的距离、该未知节点的初始位置以及网络中全部锚节点的实际位置；

根据所述应用数据构建协同定位模型；

根据最优选择策略或次优选择策略确定所述协同定位模型中的最优辅助节点；

根据所述的最优辅助节点，采用变分消息传递的更新规则确定所述协同定位模型中的迭代参数，具体包括：

获取因子节点g_mn；

根据所述变分消息传递的更新规则，通过公式确定从所述因子节点g_mn到变量节点z的消息其中，为路径树折角的初始值，θ_m为未知节点m的实际位置，θ_n为任一锚节点或m通信范围内的未知节点n的实际位置，为已知θ_m、θ_n、下变量节点z的期望，p(*)为发生概率；

通过公式确定未知节点m在l次迭代后的位置参数其中，为未知节点m的初始位置，为未知节点m的初始位置的方差，n为任一锚节点或m通信范围内的未知节点，为锚节点的集合，d_mn为未知节点m与锚节点n间的距离，为在l-1次迭代后未知节点m与锚节点n间的距离，为d_mn的方差，为未知节点n在l-1次迭代后的位置参数，为在l-1次迭代未知节点m与节点n间的修正后的距离，为在l-1次迭代未知节点m的估计位置与节点n的计算距离，为未知节点m在l-1次迭代后的位置参数，为未知节点m通信半径内其他未知节点的集合；

通过公式确定未知节点m在l次迭代后的方差参数

通过公式确定节点m,n的最短路径树l次迭代后的方差

通过公式确定节点m,n的最短路径树l次迭代后的折角

其中，为最短路径树折角的初始值，为的初始方差，和均为l-1次迭代中间变量，为l-1次迭代后的折角的估计值；

根据所述迭代参数完成空洞地形下无线传感器网络的定位。

2.根据权利要求1所述的一种空洞地形下无线传感器网络的协同定位方法，其特征在于，所述根据所述应用数据构建协同定位模型，具体包括：

根据所述空洞地形下无线传感器网络中一未知节点与该未知节点的通信半径内其他未知节点的距离、该未知节点与该未知节点的通信半径内锚节点间的距离以及全部锚节点的实际位置，构建该未知节点的协同位置的极大似然概率模型；

根据该未知节点的协同位置的所述极大似然概率模型确定所述空洞地形下无线传感器网络中全部节点的协同位置的极大似然概率模型；

根据该未知节点的初始位置和该未知节点的实际位置确定所述空洞地形下无线传感器网络中所有节点的位置极大似然概率模型；

根据所述空洞地形下无线传感器网络中全部节点的协同位置的极大似然概率模型构建所述协同定位模型。

3.根据权利要求1所述的一种空洞地形下无线传感器网络的协同定位方法，其特征在于，所述根据最优选择策略或次优选择策略确定所述协同定位模型中的最优辅助节点，具体包括：

确定所述协同定位模型中最短路径树上对应最小折角度的一个节点为最优辅助节点；

若确定所述协同定位模型中最短路径树上对应最小折角度的节点为多个，则构建选择三角形，并确定所述选择三角形中差值最小的相邻两边相对应的顶点为最优辅助节点。