[发明专利]基于因子图的三维协同定位方法

说明书

本发明提出一种基于因子图的三维协同定位方法，首先将协同定位网络的拓扑图映射到因子图中，构建待定位节点间的因子图和内部因子图的模型，然后利用和积算法的置信度信息传递准则，推导得到了内部因子图上各个变量节点和函数节点的参数计算表达式，解决了在三维空间下待定位节点间信息传递计算推导困难的问题，提高了算法的实用性与系统的定位精度。本发明计算复杂度小、通信开销小、收敛速度快，可有效解决以无人机为代表的高动态目标定位困难的问题。

技术领域

本发明是一种适用于以无人机为代表的三维空间下的协同定位方法，特别涉及一种基于因子图(Factor graph)模型辅助的三维协同定位(three-dimensionalcooperative positioning)方法。

背景技术

随着信息化技术的发展，人们对于位置服务的需求越来越高。无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术因成本低廉、精度高、自组网管理、适应性强等优点受到国内外学者的广泛关注。

在无线传感器网络中，节点定位技术是其不可或缺的一部分。节点定位最为简单的方案是为网络中每个节点都安装全球定位系统(Global Navigation SatelliteSystem,GNSS)设备，以实现节点自动定位功能。GNSS是当前应用最多的定位系统，通过精确的同步时钟和观测量实现定位，其突出优点是具有全球全天候导航定位的能力。但是GNSS的弊病在于当定位环境中存在众多建筑物或其它障碍物时，卫星信号容易受到遮挡而衰弱，导致定位性能降低。此外，受成本、硬件设施体积等因素限制，GNSS难以应用于无线传感器网络中所有节点的定位。

节点定位算法依据数据获取来源可分为协同定位算法与非协同定位(传统定位)算法。非协同定位算法主要针对锚节点数量充足情况下目标的高精度定位。然而在实际应用场景中，并不是所有定位环境都能够满足这一前提条件，为此，针对病态无线环境下定位困难的问题，协同定位方案成为当前研究热门。协同定位的核心思想在于引入“协作”概念，网络中所有待定位节点可与通信范围内所有节点协作通信，邻居节点包含锚节点与其它待定位节点。

目前，在二维平面内，已经提出了很多适用于复杂定位场景的协同定位算法，这些算法能够很好的解决无线环境中锚节点稀疏、存在非视距误差等病态定位条件下定位困难的问题，有的算法也引入了概率图论知识，降低了系统的通信开销。但是在实际的三维环境中，受节点部署环境的影响，无线传感器网络呈现出三维分布、链路复杂等特点。实际应用场景中网络规模、节点密度比二维平面的定位场景更为复杂，网络的拓扑结构也更加多样化，同时因为维度的增加，系统的计算变的更加复杂，功耗与通信开销与定位精度更难同时兼顾，算法的设计难度不断增大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于因子图的三维协同定位方法，这种基于因子图的三维协同定位方法计算复杂度小、通信开销小、收敛速度快，可有效解决以无人机为代表的高动态目标定位困难的问题。

本发明所提出的基于因子图的三维协同定位方法结合因子图图论模型能降低系统计算量的优点和分布式协同定位方法灵活性高通信开销较小的优点，为了提升协同网络的定位性能，本发明首先将协同定位网络的拓扑图映射到因子图中，构建待定位节点间的因子图和内部因子图的模型，然后利用和积算法的置信度信息传递准则，推导得到了内部因子图上各个变量节点和函数节点的参数计算表达式，解决了在三维空间下待定位节点间信息传递计算推导困难的问题，提高了算法的实用性与系统的定位精度。

本发明的技术方案为：

所述一种基于因子图的三维协同定位方法，包括以下步骤：

步骤1：构建协同定位网络，网络中包括已知精确位置信息的锚节点和带有位置模糊度的待定位节点；