[发明专利]一种基于正余弦优化与跳段优化的DV-Hop定位算法

说明书

本发明涉及一种基于正余弦优化与跳段优化的DV‑Hop定位算法，属于无线传感器网络节点定位领域。本发明首先定义最优化锚节点的概念，选取每个未知节点周围所有锚节点中平均跳距最小的锚节点作为最优化锚节点，然后选取其余任一锚节点与未知节点构成三角形，将最优化锚节点到未知节点的边作为三角形中的最优化边；其次利用余弦定理计算其余锚节点到未知节点的距离达到优化跳距的目的；最后利用正余弦优化算法(SCA)改进最小二乘法，利用正余弦函数的波动性寻找未知节点的最优位置。本发明在降低定位成本的同时还可以提高定位精度、拓广应用范围。

技术领域

本发明涉及一种基于正余弦优化与跳段优化的DV-Hop定位算法，属于无线传感器网络节点定位领域。

背景技术

无现传感器网络实现了数据的采集、处理和传输等功能，广泛应用于森林火灾预警、动态追踪、环境监测等多种学科交叉的相关领域。但在监测过程中，不只是需要提取各项监测数据，还需要在对数据进行分析后，实时定位目标节点，才能实现监测的意义。

传统的DV-Hop定位方法虽然属非测距的节点定位方法，定位成本较低，但是在其计算节点间最小跳数值以及锚节点平均跳矩的过程中存在较大误差，造成对目标节点的定位精度较低，导致实际应用过程中无法准确定位森林火灾位置、牲畜活动范围及轨迹。因此准确获取事件发生的位置是无线传感器网络最主要的功能之一，未知节点的定位研究占据着不可或缺的重要性。但在实际环境中，节点部署不均匀、复杂的传播环境等相关问题会随时存在，因此对定位算法的性能提出了更高的要求，以保证定位方法能够适应实际应用场景。

正余弦优化算法属于群体智能算法，利用迭代寻优的原理进行目标优化，全局搜索能力强，但存在局部搜错能力较弱的缺点。

本发明源于云南省基础研究计划重点项目(202001AS070064)、云南省技术创新人才项目(2019HB113)、云南省“万人计划”产业技术领军人才项目(云发改人事[2019]1096号)的资助。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于正余弦优化与跳段优化的DV-Hop定位算法，用以降低对无线传感器网络节点的定位误差以及拓宽定位应用领域，解决上述问题。

本发明的技术方案是：一种基于正余弦优化与跳段优化的DV-Hop定位算法，通过定义最优化锚节点的距离、利用预先定理修正锚节点与未知节点之间的距离、利用正余弦优化算法(SCA)代替最小二乘法迭代得到未知节点的坐标最优解，从而使得节点定位更为精确、

具体步骤为：

Step1：在n×m的矩形空间中随机投放S个无线传感器网络节点，其中包含已知锚节点和未知节点，首先由各锚节点以自身节点为为圆心，以R为各节点通信半径的范围内与其相邻的所有节点广播包含自身位置信息的数据信息包，数据包格式为得到初始值设置为0，邻居节点接收数据包后继续以自身为圆心，向同样的通信范围内的邻居节点广播数据包。

采用可控泛洪法进行广播，即当某节点收到一个ID号重复的数据包时，它将新计算得到的与锚节点距离和表中原来保存的距离信息相比较，若新的距离原来的距离，则用新的距离代替原来表中的距离，并重新广播这个新的数据包；否则，丢弃新的数据包，不再转发。

Step2：各参与广播通信过程的网络节点均建立路由向量表，仅保留距其它节点跳数值最小数据包，忽略跳数较大的数据包，通过各节点路由向量表可以查得参与通信过程的节点间最小跳数值：

式中，i＝(1,2，…,j,…,n)；

Step3：将未知节点的坐标与其余所有锚节点的坐标对应相减开方后的总和与所有锚节点的跳数之和做商得到如下平均跳距公式，再将跳数与平均跳距二者相乘得到跳段值；