[发明专利]一种轻量级的无线传感器网络多跳定位方法

摘要

本发明公开了一种轻量级的无线传感器网络多跳定位方法，包括以下步骤：一、所有待定位节点获取自身定位参考信息；二、待定位节点建立自身多跳定位的加权约束模型；三、待定位节点确定自身坐标所在的可行区域；四、待定位节点通过网格划分的方式获取自身坐标的样本；五、待定位节点从样本中搜索自身坐标的近似最优解；六、待定位节点求精自身的估计坐标。本发明通过求解约束方环交集的方法确定待定位节点坐标的可行区域，减小了节点坐标估计的约束范围；利用轻量级的网格扫描方法得到节点坐标的全局近似最优解，在降低计算量的同时，提高了定位精度和网络拓扑自适应能力。它在无线传感器网络定位技术领域里具有实用价值和广阔的应用前景。

主权项

1.一种轻量级的无线传感器网络多跳定位方法，其特征在于：通过求解约束方环交集确定待定位节点坐标的可行区域，并利用网格扫描的方法获得目标函数的近似最优值，从而实现定位，所述方法通过以下步骤来实现：步骤一、无线传感器网络中所有待定位节点获取自身定位参考信息；所述定位参考信息包括信标节点坐标、待定位节点到信标节点的估计距离、待定位节点局部密度、多跳距离局部密度和多跳距离跳数；所述待定位节点指自身坐标未知，需要进行自定位的节点；所述信标节点指自身坐标已知，能够辅助待定位节点实现定位的节点；所述邻居节点指能与某一节点直接通讯的所有节点的集合，称为该节点的邻居节点；所述节点局部密度是指节点通讯范围内邻居节点的数目；所述多跳距离是指两个节点间能传输数据帧的最短路径的长度；所述多跳距离跳数是指两个节点间多跳距离所在的最短路径包含的跳段数目；所述多跳距离局部密度是指多跳距离所在的最短路径包含的所有节点的自身局部密度之和；无线传感器网络中每个节点通过和自身邻居节点进行信息交互，获取自身局部密度，并测出自身到邻居节点的距离；通过所有信标节点的位置信息数据帧在无线传感器网络中进行多跳传播，所有待定位节点获取自身到自身多跳通讯范围内所有信标节点的多跳距离、多跳距离跳数和多跳距离局部密度；其具体实现方式如下：(1)无线传感器网络中所有节点通过和自身邻居节点进行信息交互，得到自身局部密度，并测出自身到邻居节点的距离；(2)信标节点N_i向无线传感器网络中广播包含自身ID和自身坐标的位置信息数据帧Frame_i，Frame_i的格式如下：Framei={i,Xi,Hi,di,D^i}---(1)]]>其中，H_i为Frame_i所经过的跳段数目，初始化为0；d_i为Frame_i所经过的跳段距离之和，初始化为0；为Frame_i所经过的所有节点的局部密度之和，初始化为信标节点N_i的局部密度D_i；(3)当无线传感器网络中一个节点N_p接收到自身邻居节点N_q发送或转发的信标节点N_i的位置信息数据帧Frame_i时，判断节点自身是否收到过N_i的位置信息数据帧Frame_i，这里p，q代表节点的ID，取自然数，p≠q；①当节点N_p没有收到过N_i的位置信息数据帧Frame_i时，则需更新Frame_i，更新后的信标节点位置信息数据帧Frame′_i为：Framei′={i,Xi,(Hi+1),(di+dpq),(D^i+Dp)}---(2)]]>其中，d_pq为节点N_p到邻居节点N_q的测量距离，D_p为节点N_p的局部密度，节点保存更新后的信标节点N_i的位置信息数据帧Frame′_i，并判断(H_i+1)＜TTL是否成立，其中TTL为信标节点位置信息数据帧的生命周期；如果成立，N_p将Frame′_i广播给邻居节点；如果不成立，N_p不广播Frame′_i给邻居节点；②当节点N_p收到过N_i的位置信息数据帧Frame_i时，判断新收到的Frame_i中的d_i加上d_pq后是否小于节点自身已保存的Frame_i中的d_i；如果小于，则按照式(2)更新节点自身保存的N_i的位置信息数据帧Frame_i为Frame′_i，并将Frame′_i广播给整邻居节点；否则，不更新自身已保存的N_i的位置信息数据帧Frame_i；当无线传感器网络中不再有信息交互时，待定位节点N_a可以获得自身的定位参考信息REF_i＝{X_i，d_ai，D_a，S_ai，H_ai}(i＝1，2，…，m)；其中，N_a记录的自身到自身TTL范围内信标节点N_i的位置信息数据帧Frame_i中的d_i、H_i和即为参考信息REF_i中的d_ai、H_ai和S_ai；步骤二、待定位节点建立自身多跳定位的加权约束模型；待定位节点N_a根据自身获得的定位参考信息REF_i＝{X_i，d_ai，D_a，S_ai，H_ai}(i＝1，2，…，m)，建立自身多跳定位的加权约束模型：X^a=argminXaΣi=1mwai(||Xa-Xi||2-dai)2---(3)]]>subject to X_a∈FR_a其中，X_a为待定位节点N_a的实际坐标，为N_a的估计坐标，X_i为N_a多跳通讯范围内的信标节点N_i(i＝1，2，…，m)的坐标，其中α，i为节点的ID，均为自然数，且a≠i，m为N_a多跳通讯范围内的信标节点的数量；d_ai为待定位节点N_a到信标节点N_i的估计距离；如果N_i是N_a的邻居节点，则d_ai为两节点间的测量距离；如果N_i不是N_a的邻居节点，则d_ai为两节点间的多跳距离；w_ai为定位参考信息REF_i＝{X_i，d_ai，D_a，S_ai，H_ai}的权重，D_a为待定位节点N_a的局部密度，S_ai为多跳距离d_ai的多跳局部密度，H_ai为多跳距离d_ai的多跳距离跳数；FR_a为待定位节点N_a坐标X_a的可行区域；所述待定位节点坐标的可行区域指待定位节点根据与自身多跳通讯范围内所有信标节点的几何约束关系确定的自身坐标的范围；其中，权重w_ai取值规则如下：(1)N_a到信标节点N_i的距离估计误差ε_ai越大，相应的w_ai越小，即w_ai∝(1/ε_ai)；(2)N_a到N_i的多跳距离跳数H_ai越大，相应的w_ai的取值越小，即w_ai∝(1/H_ai)；(3)N_a到N_i的多跳距离局部密度S_ai越大，相应的w_ai的取值越大，即w_ai∝S_ai；(4)测距误差比例系数α越大，N_a与N_i节点相邻时对应的w_ai越小，N_a与N_i不相邻时对应的w_ai越大，但N_a与N_i相邻时对应的w_ai取值始终大于N_a与N_i不相邻时的取值；所述测距误差比例系数指节点间测距误差与节点间欧式距离比值的绝对值的最大值，其大小反映出节点测距性能的优劣；步骤三、通过求解约束方环交集，待定位节点确定自身坐标所在的可行区域；待定位节点N_a根据自身获得的一组参考信息REF_i＝{X_i，d_ai，D_a，S_ai，H_ai}，获得自身坐标的一个约束方环BSR_ai通过求解所有约束方环的交集，即可得到N_a坐标X_a的可行区域FR_a；所述约束方环指待定位节点N_a根据一组参考信息确定出的自身坐标所在的一个方环区域；具体实现方式如下：(1)待定位节点N_a根据自身获得的参考信息REF_i＝{X_i，d_ai，D_a，S_ai，H_ai}，确定自身坐标的所在的圆环区域C_ai；①如果N_a和信标节点N_i相邻，这时d_ai为两节点间的测量距离，测距误差为两节点间的欧式距离，α为测距误差比例系数；根据参考信息REF_i，可以得出，N_a处在以X_i为中心，R_ai＝d_ai/(1-α)为外径，r_ai＝d_ai/(1+α)为内径的圆环区域C_ai中；②如果N_a和信标节点N_i不相邻，但两节点可以通过多跳的方式相互通讯，这时d_ai为两节点间的多跳距离；根据参考信息REF_i，可以得出，N_a又处在以R_ai＝d_ai/(1-α)为外径，r_ai＝R为内径的圆环区域C_ai中，这里R为节点的通讯半径；(2)分别做出C_ai外圆的外接正方形和内圆的内接正方形O_ai＝2R_ai和分别为和的边长；这样，由和所围成的区域即为N_a的一个约束方环，记作BSR_ai；(3)当N_a求出所有约束方环BSR_ai后，通过求解所有约束方环的交集即可得到待定位节点N_a的坐标X_a的可行区域FR_a；步骤四、根据步骤三得到的可行区域，待定位节点通过网格划分的方式获取自身位置坐标的一组样本；设定坐标估计网格粒度g_a，根据g_a将N_a的可行区域FR_a划分为s_a个子网格，然后以每个子网格的中心坐标作为N_a位置坐标X_a的样本取值X_a(k)，k为自然数，k＝1，2，…，s_a，通过这种方式获得的样本集合：Ω_a＝{X_a(1)，X_a(2)，…，X_a(s_a)}               (4)所述坐标估计网格粒度指将待定位节点坐标的可行区域划分成的子网格的大小，一般用子网格的边长与节点通讯半径的比值来表示；步骤五、在步骤四得到的样本中，待定位节点搜索自身位置坐标的近似最优解；在步骤四得到的Ω_a中，通过遍历的方式搜索使模型(3)中目标函数取值最小的样本点X_a(min)，将其作为待定位节点N_a初始估计坐标即步骤六、通过邻居节点间的协作，所有待定位节点求精自身的估计坐标；通过步骤五得到待定位节点N_a的初始估计坐标后，如果不需要进一步提高定位精度，则定位过程结束，输出如果需要进一步提高定位精度，则进入节点协作求精阶段，通过相邻节点间的协作，得到待定位节点N_a求精后的估计坐标输出节点协作求精的具体实现方式如下：(1)设节点协作求精的迭代次数T＝0；(2)所有信标节点向网络中广播自身的坐标，所有待定位节点向网络中广播自身的最新估计坐标，待定位节点N_a根据自身邻居节点广播的坐标或估计坐标和节点间的测量距离，建立如下坐标求精目标函数：X^a(1)=argminXaΣi=1Kawaj(||Xa-X^j(0)||-daj)2---(5)]]>其中，为N_a的邻居节点N_j广播的坐标，K_a为N_a邻居节点的数目，d_aj为N_a到N_j的测量距离，w_aj为距离约束条件的权重；w_aj的取值方式同邻居节点N_j广播的坐标的精度有关，当N_j为信标节点时，的精度较高，此时w_aj的权重最大；当N_j为待定位节点时，可以根据N_j初始坐标估计阶段可行区域FR_j的面积来判断的估计精度，进一步得到w_aj的取值；(3)以N_a的估计坐标为中心，边长为l的正方形作为节点N_a坐标求精的可行区域设定N_a坐标求精网格粒度r_a，一般r_a≤g_a；所述坐标求精网格粒度指将待定位节点坐标求精的可行区域划分成的子网格的大小，一般用子网格的边长与节点通讯半径的比值来表示；根据r_a将划分为k_a个子网格，以每个子网格中心的坐标作为N_a坐标求精的样本X_a(k)，k为自然数，k＝1，2，…，k_a；通过这种方式获得N_a坐标求精的样本集合：Θar={Xar(1),Xar(2),...,Xar(ka)}---(6)]]>其中，k_a为坐标求精样本的数量；(4)遍历得到目标函数(5)的近似最优解同时，令T＝T+1；(5)判断节点协作求精迭代停止条件是否成立，ε通常取大于0且小于r_a的一个实数；若条件成立，节点协作求精停止，即为待定位节点N_a的求精后的估计坐标，输出否则，转到下一步；(6)判断T≥T_max是否成立，T_max为设定的节点协作求精的最大迭代次数；如果成立，节点协作求精停止，即为待定位节点N_a求精后的估计坐标；否则，令返回到步骤(2)，直到节点协作求精停止，最后输出