[发明专利]基于改进粒子群的多维标度节点定位方法

说明书

本发明提供了一种基于改进粒子群的多维标度节点定位方法。本发明采用两种传感器节点：锚节点和未知节点，锚节点通过GPS定位自身位置，未知节点与相邻锚节点通信并通过网络拓扑以实现其自身的定位，在坐标转换阶段引入具有交叉操作的粒子群算法，包括步骤1：初始化阶段；步骤2：分簇阶段；步骤3：簇内节点相对定位阶段；步骤4：簇间融合阶段；步骤5：坐标转换阶段。本发明能适应实际应用中的多种形状无线传感器网络，优化绝对坐标与相对坐标的坐标转换参数，达到了提升网络中未知节点的绝对坐标的精度和提高定位精度的目的。

技术领域

本发明涉及一种基于改进粒子群的多维标度节点定位方法，属于无线传感器网络应用技术领域。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是由大量传感器节点利用多跳自组织性质和网络拓扑结构组成的动态网络区域。这些节点以小规模电池为能源被随机部署在待监测区域，并且具有一定的计算和通信能力。传感器节点的部署方式并不唯一，或通过飞机空投撒播、或利用机械投射、也可人工手动部署。网络中的节点相互协作，对待监测区域的数据信息进行监测、收集和分析处理等操作后，再利用互联网对数据信息进行收发，确保用户获取信息的实时性。应用场景和信息种类的多样性要求传感器的种类也丰富多样，如应用在现代农业的温湿度传感，光线传感器等；应用在国防安全的压力传感器，声音传感器；应用在智能家居的甲醛传感器，烟雾传感器。传感器网络的性质和传感器节点的部署方式使每个传感器节点的位置都是随机的。而地理位置信息又是我们在获得监测信息中必不可少的一项，例如在军事安全中，无论敌方队伍还是我方队友的地理信息都是极为关键的；地震灾害和森林火灾等自然灾害前，只有获得精准地理位置信息，才能够迅速准确开展援救；或者是平时人们在地下停车场时，找寻空余停车位时，也需要精准的地理位置信息。因此节点定位技术理所当然的成为WSN中一项重要技术，无数科研人员参与进来推动着定位技术的发展。

节点定位算法都是基于部署了全球定位系统(Global Positioning System，GPS)的锚节点的位置信息，节点间相互通信估算未知节点的位置。无线传感器网络定位算法可笼统的划分为两类：基于测距(range-based)和基于非测距(range-free)。前者的定位前提是知道节点间的距离或角度等信息，定位精度较高。而基于非测距定位算法则根据网络连通度及关联性等信息间接得到距离信息，成本低但定位精度相对较差。

MDS-MAP作为一个可以应用于测距与非测距的经典定位算法，依靠着其对锚节点要求少，硬件成本低等优势逐渐成为人们选择定位算法时的大热。其基本思想是利用最短路径算法，得到节点间的距离矩阵。再根据节点间的距离是否可测，使用度量或非度量多维标度算法处理距离矩阵得到网络中节点的相对坐标，最后利用锚节点的绝对坐标信息通过线性变换将整个网络中节点的相对坐标转换为绝对坐标。

在实际应用中，集中式的MDS-MAP往往因较差的拓展性能而被限制使用场景，所以现在多使用分布式的MDS算法。分布式的MDS节点定位算法有四个主要阶段：分簇阶段、簇内定位阶段、簇间融合阶段以及坐标转换阶段。目前的坐标转换阶段只是将锚节点的真实坐标看作为其绝对坐标，并利用坐标转换公式来求解坐标转换的参数。但是不同锚节点所求出的坐标转换参数不相同，无法统一参数标准会带来较大的定位误差。所以提出一种对坐标转换阶段的坐标转换参数的优化的定位算法极其重要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进粒子群的多维标度节点定位方法，在现有的分布式多维标度定位方法基础上进行改进，引入具有交叉操作的粒子群优化算法，优化绝对坐标与相对坐标的坐标转换参数，用以提升网络中未知节点的绝对坐标的精度，提高定位精度。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于改进粒子群的多维标度节点定位方法，具体实施步骤如下：采用锚节点和未知节点两种传感器节点，锚节点通过GPS定位自身位置，未知节点与相邻锚节点通信并通过网络拓扑以实现其自身的定位，在坐标转换阶段引入具有交叉操作的粒子群算法，主要包括如下阶段：