[发明专利]一种基于质心定位改进的无线传感器网络节点定位算法

说明书

本发明公开了一种基于质心定位改进的无线传感器网络节点定位算法。属于无线传感器网络应用技术领域，具体步骤：(1.1)、无线传感器网络的初始化；(1.2)、建立自身信标节点信息表，构成初步的定位三角形区域ABC；(1.3)、切割三角形区域ABC形成若干个子区域，构建阶次序列表，选择相关度最高的子区域作为未知节点的定位区域1；(1.4)、通过RSSI测距得到未知节点与3个信标节点间的距离，将其作为未知节点的定位区域2；(1.5)、判断得到的定位区域1与定位区域2是否相交。本发明相较于经典质心节点定位以及二次质心定位，降低误差率，提高定位的准确性。这种算法的实现，有效地缩小了未知节点定位区域的大小。

技术领域

本发明属于无线传感器网络应用技术领域，具体涉及一种无线传感器网络节点定位方法，特别是用于解决质心定位算法定位区域过大，定位精度低的问题。

背景技术

随着无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)与物联网(Internet ofThings，LoT)技术的飞速发展，无线传感器凭借其体积小、耗能低、价格低且拥有通信、储存甚至移动的特点，被广泛应用于我们生活的方方面面，诸如军事侦察、医院检测、智能家居、环境感知等领域。其中，无线传感器网络的定位是至关重要的一部分。

在无线传感器网络定位算法中，按照是否需要凭借测距分为基于测距的(range-based)和非基于测距的(Range-free)定位算法。基于测距的定位算法主要包括：接收信号强度定位(Received Signal Strength Indicator,RSSI)，信号传输时间定位(Time OfArrival,TOA)，信号到达时间差定位(Time Difference Of Arrival,TDOA)，信号到达角度定位(Angle Of Arrival,AOA)；非基于测距的定位算法主要包括：质心算法(CentroidLocalization,CL)，距离矢量跳数算法(Distance Vector Hop,DV-Hop)，近似三角形内点测试算法(Approximate PIT Test,APIT)。

质心定位算法是一种基于网络连通性的定位算法。信标节点周期性地向邻居节点广播包含自身标识和位置信息的数据包，当未知节点接收到来自某一信标节点的数据包数量超过某个值或接收一定的时间后，就确定该信标节点处于自身的通信范围内，并将其通信范围内的所有信标节点构成的几何质心作为自身的估计位置。为了减少运算量，质心算法一般取接收到的信号能量值较大的三个信标节点构成三角形，将三角形的质心作为未知节点的估计位置。

质心定位算法的误差主要来源于未知节点所在区域过大以及信标节点分布的不均匀性。一方面，质心算法直接定义未知节点所在区域质心为估计坐标，当信标节点距离较远时，区域过大会导致误差较大；另一方面，当信标节点分布不均匀的时候，质心定位算法的定位精度会大幅下降。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种基于质心定位改进的无线传感器网络节点定位算法；在现有质心定位方法基础上进行改进，该方法引入阶次序列划分法以及RSSI测距，大大缩小了质心算法中未知节点所在区域的大小，有效地提高了节点定位精度。

本发明的技术方案是：一种基于质心定位改进的无线传感器网络节点定位算法，具体步骤包括如下：

步骤(1.1)、无线传感器网络的初始化：通过信标节点向未知节点广播消息；使用未知节点接收并记录来自各信标节点的RSSI值；

步骤(1.2)、未知节点将其接收到的所有信标节点按照其接收到的RSSI值的大小进行排序，建立自身信标节点信息表，选择RSSI值最大的3个信标节点A,B,C，构成初步的定位三角形区域ABC；

步骤(1.3)、切割三角形区域ABC形成若干个子区域，构建阶次序列表；未知节点根据RSSI值确定自身的阶次序列，搜索阶次序列表，选择相关度最高的子区域作为未知节点的定位区域1；