[发明专利]一种部分可控定位网络中的联合节点选择与部署方法

说明书

本发明公开了一种部分可控定位网络中的联合节点选择与部署方法，其包括：在能量有限的情况下，参与定位的传感器总数受限，利用联合传感器选择和部署优化方法，从现有网络E‑Net中选择传感器以及补充部署传感器形成补充网络S‑Net。本发明在节点数量和部署面积的约束下，能够使信号源的定位误差最小化；提高了极端环境下站点数量约束、能量约束和部署面积约束下现有站点定位精度。

技术领域

本发明涉及无线通信与信号处理技术领域，特别是一种部分可控定位网络中的联合节点选择与部署方法。

背景技术

信号源定位因其广泛的应用而备受关注，如导航、紧急救援和基于位置的移动用户服务。可以从接收到的射频中提取许多与位置相关的参数，例如，到达时差(TDOA)和到达角(AOA)。其中，由于定位精度高、无源性好，同步要求较低，首选TDOA。

无线传感器网络(WSN)是目前最流行的源定位平台，它已应用于许多民用和军事应用。WSN中的传感器成本低，可灵活部署，但在一些应用场景中，传感器节点所携带的电池容量有限，其长期使用具有挑战性。理论分析与实际验证均表明，传感器的空间位置对信号源的定位精度有显著影响。因此，近年来的文献提出了许多传感器选择和传感器部署算法来平衡能耗和定位精度。

一方面，对于已部署的定位网络，传感器选择技术的目标是在所有传感器子集中选择信息量最大的传感器子集，以达到最佳的定位精度。Liu等人通过使用布尔向量来表示传感器是否被选中，提出了用于估计的传感器选择问题。针对非凸优化问题，提出了一种基于半定松弛(SDR)的算法和一种贪婪算法。虽然研究了一个线性估计模型，但具有相关噪声和调度的传感器选择框架为基于非线性TDOA的定位场景中的传感器选择提供了见解。

另一方面，传感器部署技术试图对尚未部署的定位网络给出传感器的最佳空间位置，以指导网络部署。Yang阐述了基于二维和三维TDOA定位场景下的传感器布置问题。通过将克拉美罗下界(CRLB)松弛为一个更严格更低的值，将能满足该不等式充分必要条件的网络几何视为最优传感器布置策略。当任何一对传感器都能测量TDOA时，Meng等人研究了集中式和分散式TDOA传感器配对问题，并提出了求解方法。

部分可控的定位网络在实践中比较常见，由E-Net(Existing Network,E-Net)和S-Net(Supplementary Network,S-Net)组成。E-Net中的传感器以固定的空间位置预先确定，可以不间断的对信号源定位，而S-Net作为E-Net的补充，可以实现灵活的、高精度的信号源定位。

在一些极端环境下，已有一些固定布设的定位站点，但现有定位精度不足，需要部署更多站点与已有固定布设站点联合进行定位，此时就需要在固定站点中选择节点与新增站点组成最优配置获得定位结果，但现在没有找到一个同时处理固定传感器选择和新增传感器部署的框架。

发明内容

鉴于此，本发明提供一种部分可控定位网络中的联合节点选择与部署方法，在节点数量和部署面积的约束下，能够使信号源的定位误差最小化。

本发明公开了一种部分可控定位网络中的联合节点选择与部署方法，包括：

在能量有限的情况下，参与定位的传感器总数受限，利用联合传感器选择和部署优化方法，从E-Net中选择传感器以及补充部署传感器形成S-Net。

进一步地，所述在能量有限的情况下，参与定位的传感器总数受限，需利用联合传感器选择和部署优化方法，从E-Net中选择传感器以及补充部署传感器形成S-Net，具体包括：

首先引入一个布尔向量来表示E-Net中选定的传感器，并导出相应的FIM；

通过将E-Net中的任何传感器设置为参考传感器来导出S-Net提供的FIM；

通过将布尔向量和新增加的传感器的空间位置作为决策变量，转换为高度非凸的JSSP优化问题。