[发明专利]基于跳距加权和黄金正弦粒子群的DV-Hop定位方法有效

专利信息
申请号: 202110668932.3 申请日: 2021-06-16
公开(公告)号: CN113438732B 公开(公告)日: 2023-04-28
发明(设计)人: 高美凤;杨子琴;于力革 申请(专利权)人: 江南大学
主分类号: H04W64/00 分类号: H04W64/00;H04W4/02;H04W84/18
代理公司: 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 代理人: 张勇
地址: 214000 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 加权 黄金 正弦 粒子 dv hop 定位 方法
【权利要求书】:

1.基于跳距加权和黄金正弦粒子群的DV-Hop定位方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

步骤一:无线传感器网络初始化,多个锚节点和多个未知节点随机分布于所述无线传感器网络中,其中,锚节点是自身位置已知的节点,利用定位设备或人工部署的方式获得锚节点自身的位置坐标;未知节点是自身位置未知的节点;通信半径R是各个节点广播信息的辐射范围;跳数是两节点间进行相互通信时,数据传输所需要经过转接的节点个数;

步骤二:每个锚节点采用0.5R、R两个通信半径分别向网络中所有其它节点广播信息,所述信息包括该锚节点的位置坐标和跳数,其他各节点接收到该锚节点广播的信息后,保存该锚节点的位置坐标,并对接收到的跳数进行比较,保存自身节点与该锚节点间的最小跳数;

步骤三:每个锚节点接收到来自其他锚节点的信息后,利用接收到的锚节点的位置坐标和保存的最小跳数,使用最小误差准则计算得到该锚节点的平均跳距,并对所述平均跳距进行修正,再次向其他节点广播修正后的平均跳距;

步骤四:设定未知节点与锚节点之间的最小跳数阈值,未知节点选取所述阈值以内的锚节点的平均跳距,并利用选取的锚节点的平均跳距和步骤二得到的最小跳数,采用跳距加权法计算未知节点的平均跳距;

步骤五:将未知节点与锚节点的最小跳数划分为两个范围,并根据最小跳数的不同范围使用不同的方法计算未知节点的平均跳距,根据得到的平均跳距和相应的最小跳数计算未知节点与锚节点之间的估计距离;

步骤六:根据未知节点与锚节点之间的估计距离,将未知节点的位置坐标的计算转化为最小化优化问题,采用黄金正弦粒子群算法计算未知节点的位置坐标;

所述方法的步骤三中,计算每个锚节点i的平均跳距hopsizei

其中,(xi,yi)和(xj,yj)分别为锚节点i和锚节点j的位置坐标;hij为锚节点i和锚节点j之间的最小跳数;

所述方法的步骤三中根据锚节点i和锚节点j之间的最小跳数所计算到的锚节点i的平均跳距hopsizei与其实际值之间存在误差,使用锚节点i平均每跳距离的误差εi对平均跳距hopsozei进行修正,得到锚节点i修正后的平均跳距hopsize′i

hopsoze′i=hopsozeii

由锚节点i和锚节点j之间的最小跳数及计算到的锚节点i的平均跳距hopsizei可得到锚节点i和锚节点j之间的估计距离,由锚节点i和锚节点j的位置坐标计算可得到锚节点i和锚节点j的真实距离,真实距离与估计距离的差值与锚节点i和锚节点j之间的最小跳数之和的比值为锚节点i平均每跳距离的误差εi

所述步骤四中,设定未知节点k与锚节点i之间的最小跳数阈值K,并且在计算该未知节点k的平均跳距时,只采用最小跳数在阈值K以内的锚节点i的平均跳距:

其中,R为节点通信半径;L为正方形仿真区域的边长;M为未知节点定位所需的最少锚节点个数;N为仿真区域内的所有节点个数;P为所有节点中锚节点所占的比例;

所述步骤五中,当未知节点k与锚节点i之间的最小跳数≤1时,获取该未知节点k在一跳内的所有锚节点i,并将获取的锚节点i修正后的平均跳距的加权平均值作为该未知节点k的平均跳距hopsizek

其中,权重系数Wi由所获得的锚节点i的平均跳距hopsizei与通信半径R的如下关系得到:

所述步骤五中,当未知节点k与锚节点i之间的最小跳数值大于1且小于阈值K时,未知节点k的平均跳距hopsizek根据K跳内的锚节点i的平均跳距与全局所有锚节点的平均跳距的如下关系得到:

其中,hopsizei'为锚节点i修正后的平均跳距;为所有锚节点的平均跳距的平均值:

其中,n代表锚节点个数;

在所述步骤五中,根据未知节点k与锚节点i之间最小跳数的不同取值范围获得的不同未知节点平均跳距hopsizek与相应的最小跳数计算未知节点k与锚节点i之间的估计距离dik

dik=hopsizek×hik

在所述步骤六中,将未知节点的位置坐标计算转化为最小化优化问题,并采用黄金正弦粒子群算法计算未知节点的位置,包括如下步骤:

步骤S1:利用未知节点k和锚节点i之间的估计距离dik建立优化数学模型,将对未知节点k的位置坐标计算简化为最小化优化问题,并将所述最小化优化问题的适应度函数定义为:

其中,fis为随机粒子s与锚节点i间的距离;dik为锚节点i与未知节点k间的估计距离;

步骤S2:采用黄金正弦粒子群算法将随机粒子s与锚节点i之间的距离fis和未知节点k与锚节点i之间的估计距离进行比较,当二者的差值最小,即适应度函数F取极小值时,所对应的粒子s的位置坐标即为未知节点k的位置坐标

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述方法计算得到的未知节点k的位置坐标和未知节点k的实际位置坐标(xk,yk)相比较,计算所述方法的定位误差:

其中,U为未知节点的个数,R为节点通信半径。

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