[发明专利]基于二阶泰勒近似的传感器节点定位方法

摘要

本发明公开一种基于二阶泰勒近似的传感器节点定位方法，在传感器网络图模型的基础上充分考虑了节点间的连通性，且利用节点间距离对目标函数中各求和项设置了归一化的权重值。对该优化问题目标函数的求解分为两步，第一步，利用三点定位法对LU节点进行简单粗略的初步定位；第二步，把基于三点定位得出的初步定位结果作为初始值，结合二阶泰勒近似给出的修正海森矩阵，采用修正牛顿法对定位问题进行求解。理论分析和仿真结果表明，与现有发明相比，本发明复杂度更小，在不同程度的测距误差下定位更准确，且算法迭代次数更少，耗时更短。

主权项

1.基于二阶泰勒近似的传感器节点定位方法，其特征是，具体包括步骤如下：步骤1、采用均匀随机分布的方式部署传感器网络中的未知位置节点，并在相应的位置部署已知位置节点，由此构建传感器网络；步骤2、基于步骤1中构建的传感器网络的节点分布，利用节点间的连通性测得节点间的距离，并收集每个节点的邻居节点的信息；步骤3、基于步骤1中构建的传感器网络，以及步骤2所得到的节点间的距离和每个节点的邻居节点的信息，以节点距离误差的加权和为目标函数，将高度非线性非凸的目标函数归结为无约束的优化问题来求解；步骤4、采用两步法对步骤3的优化问题进行求解，其具体步骤如下：步骤4.1，对待求未知位置节点进行初步定位，即：当待求未知位置节点最大测距范围内有3个以上已知位置节点时，则选取距其最近的3个已知位置节点，并采用三点定位法对该未知位置节点进行定位，得到待求未知位置节点的位置；当待求未知位置节点最大测距范围内只有1～2个已知位置节点时，则将距其最近的已知位置节点的位置作为该待求未知位置节点的位置；当待求未知位置节点最大测距范围内没有已知位置节点时，则把区域中心的位置作为该待求未知位置节点的位置；步骤4.2，将步骤3.1所得到的待求未知位置节点的位置作为初始值，结合二阶泰勒近似给出的修正海森矩阵，采用修正牛顿法对优化问题进行求解。