[发明专利]无线传感器网络智能修正测距定位方法有效
申请号: | 201610338877.0 | 申请日: | 2016-05-20 |
公开(公告)号: | CN106054127B | 公开(公告)日: | 2018-05-29 |
发明(设计)人: | 乔学工;曹建;王华倩;李瑞莲;武娟萍 | 申请(专利权)人: | 太原理工大学 |
主分类号: | G01S5/02 | 分类号: | G01S5/02;G01S5/10;G01S11/06 |
代理公司: | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人: | 朱源 |
地址: | 030024 *** | 国省代码: | 山西;14 |
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摘要: | 本发明涉及无线传感器网络定位技术,具体为无线传感器网络智能修正测距定位方法。解决现有技术定位精度低及算法复杂的问题。本发明所述方法先利用面积值确定未知节点与信标节点的相对位置,通过建立系数TA、TB、TC与区域关系的方法,直接求解未知节点P的坐标并进行了坐标值优化;其次,本发明使用人群搜索算法(SOA)对已经求出的坐标值进行了进一步的优化。通过仿真分析并且与其它的一些算法进行对比,本发明所述方法提高了算法的精度,降低了算法的复杂度,减少节点的能量消耗,延长了节点的生命周期。 | ||
搜索关键词: | 算法 无线传感器网络 测距 未知节点 修正 定位精度低 定位技术 仿真分析 能量消耗 区域关系 生命周期 搜索算法 信标节点 智能 复杂度 求解 优化 人群 | ||
【主权项】:
1.一种无线传感器网络智能修正测距定位方法,其特征在于是由如下步骤实现的:Z1:未知节点P接收周围信标节点的信号,并将接收到的信号强度值转化为未知节点和信标节点之间的距离值;Z2:设定该未知节点P接收到信号的信标节点数量为m,m≧3,以任3个位置不共线的信标节点为一组,一共k组;Z3:从第一组信标节点一直到第k组信标节点依次计算未知节点P的坐标,一共得到k个坐标,分别表示为(xp1 ,yp1 ),……(xpk ,ypk );选取其中第u组信标节点,u取值为1到k,将该组信标节点设定为A、B、C,计算出未知节点P的坐标(xpu ,ypu ),作为上述k个坐标之一;3个信标节点A、B、C将整个平面划分成七个区域:区域1:3个信标节点A、B、C构成的三角形内部区域;区域2:信标节点B和信标节点A构成的射线BA的A点以外的直线、信标节点A和信标节点C构成的线段AC、信标节点B和信标节点C构成的射线BC的C点以外的直线围成的区域;区域3:信标节点C和信标节点B构成的射线CB的B点以外的直线、信标节点A和信标节点B构成的线段AB、信标节点C和信标节点A构成的射线CA的A点以外的直线围成的区域;区域4:信标节点A和信标节点B构成的射线AB的B点以外的直线、信标节点B和信标节点C构成的线段BC、信标节点A和信标节点C构成的射线AC的C点以外的直线围成的区域;区域5:信标节点B和信标节点C构成的射线BC的C点以外的直线、信标节点A和信标节点C构成的射线AC的C点以外的直线围成的区域;区域6:信标节点C和信标节点B构成的射线CB的B点以外的直线、信标节点A和信标节点B构成的射线AB的B点以外的直线围成的区域;区域7:信标节点B和信标节点A构成的射线BA的A点以外的直线、信标节点C和信标节点A构成的射线CA的A点以外的直线围成的区域;Z4:确定未知节点P所处区域:满足公式:SABC =SABP +SACP +SBCP 未知节点P在区域1;满足公式:SABP +SBCP =SABC +SACP 未知节点P在区域2;满足公式:SACP +SBCP =SABC +SABP 未知节点P在区域3;满足公式:SACP +SABP =SABC +SBCP 未知节点P在区域4;满足公式:SABP =SACP +SABC +SBCP 未知节点P在区域5;满足公式:SACP =SABP +SABC +SBCP 未知节点P在区域6;满足公式:SBCP =SACP +SABC +SABP 未知节点P在区域7;其中S为采用海伦公式算出的相应三角形的面积,S下标中的三个字母为三角形的三个顶点;Z5:未知节点P第u个坐标(xpu ,ypu )的计算公式如下:xpu =TA ·xa +TB ·xb +TC ·xc ypu =TA ·ya +TB ·yb +TC ·yc 其中,(xa ,ya )为信标节点A的坐标,(xb ,yb )为信标节点B的坐标,(xc ,yc )为信标节点C的坐标;TA 、TB 、TC 为区域系数,与P点所在区域有关,未知节点P处于区域1时, 未知节点P处于区域2时, 未知节点P处于区域3时, 未知节点P处于区域4时, 未知节点P处于区域5时, 未知节点P处于区域6时, 未知节点P处于区域7时, Z6:采用改良的人群搜索算法对得到的k个坐标(xp1 ,yp1 ),……(xpk ,ypk )进行优化,得到优化后的未知节点P的坐标;所述的改良的人群搜索算法与现有公知的人群搜索算法(SOA)的区别在于适应度函数不同,并将现有公知的人群搜索算法(SOA)中的步长减小50%;所述的改良的人群搜索算法的适应度函数为: F = 1 - Σ i = 1 m
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