无线传感器网络智能测距定位方法
【专利摘要】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。
【专利说明】
无线传感器网络智能测距定位方法
技术领域
[0001] 本发明设及无线传感器网络定位技术，具体为无线传感器网络智能测距定位方 法。主要应用在无线传感器网络中获取传感器节点准确的位置信息。
【背景技术】
[0002] 近年来物联网技术不断取得新的成果，已经运用到国防军事、环境监测、交通管 理、医疗卫生、制造业、抗灾抢险等领域，作为物联网底层重要技术之一的无线传感器网络 已经成为了研究热点。其中，通过定位算法获取准确的位置信息是无线传感器网络十分重 要的一项内容。
[0003] 智能算法近来获得较高的重视，用来优化原有的算法，如，利用免疫遗传算法对基 于RSSI的S边测量法进行优化、利用粒子群算法对DV-HOP算法进行优化，通过不断迭代寻 优来提高定位精度。运些智能算法可W被用来提高定位精度，但是需要进行大量的迭代运 算。本发明将"无线传感器网络测距定位方法"与人群捜索算法相结合，使得只需少量的迭 代运算便可进一步提高定位精度。
【发明内容】
[0004] 本发明解决现有算法技术定位精度低及相关智能算法迭代次数多的问题，提供一 种无线传感器网络智能测距定位方法。
[0005] 本发明是采用如下技术方案实现的：无线传感器网络智能测距定位方法，是由如 下步骤实现的：
[0006] Zl:未知节点P接受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；
[0007] Z2:设定该未知节点P接受到信号的信标节点数量为m，m^ 3, W任3个位置不共线 的信标节点为一组，一共k组；
[000引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 至化个坐标，分别表示为(Xpi，ypi)，……（邮，7。0。选取其中第11组信标节点，11取值为巧化，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)，为上述k个坐标之一。3个信 标节点A、B、C将整个平面划分成屯个区域：
[0009] 区域1:3个信标节点A、B、C构成的S角形内部区域；
[0010] 区域2:信标节点B和信标节点A构成的射线BA的A点W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W外的直线围成的区域； [0011 ]区域3:信标节点C和信标节点B构成的射线CB的B点W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W外的直线围成的区域； [0012]区域4:信标节点A和信标节点B构成的射线AB的B点W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W外的直线围成的区域； [001引区域5:信标节点B和信标节点C构成的射线BC的C点W外的直线、信标节点A和信标 节点C构成的射线AC的C点W外的直线围成的区域；
[0014]区域6:信标节点C和信标节点B构成的射线CB的B点W外的直线、信标节点A和信标 节点B构成的射线AB的B点W外的直线围成的区域；
[001引区域7:信标节点B和信标节点A构成的射线BA的A点W外的直线、信标节点C和信标 节点A构成的射线CA的A点W外的直线围成的区域；
[0016] Z4:确定未知节点P所处区域：
[0017] 满足公式：Sabg = Sabp+Sagp+Sbgp未知节点P在区域1;
[001引满足公式：Sabp+Sbcp = Sabc+Sacp未知节点P在区域2;
[0019] 满足公式：Sagp+Sbgp = Sabg+Sabp未知节点P在区域3;
[0020] 满足公式：Sacp+Sabp = Sabc+Sbcp未知节点P在区域4;
[002。 满足公式：Sabp = Sacp+Sabc+Sbcp未知节点P在区域5;
[00剖满足公式：Sacp = Sabp+Sabc+Sbcp未知节点P在区域6;
[002；3] 满足公式：Sbcp = Sacp+Sabc+Sabp未知节点P在区域7;
[0024]其中S为采用海伦公式算出的相应=角形的面积，S下标中的=个字母为=角形的 =个顶点。
[002引巧:未知节点P第U个坐标(Xpu，ypu)的计算公式如下：
[0026] Xpu = Ta ? Xa+Te ? xb+Tc ? Xc
[0027] Ypu = Ta ? ya+Te ? yb+Tc ? yc
[00測其中，（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。
[0029] 未知节点P处于区域1时，
[0030] 未知节点P处于区域2时，
[0031] 未知节点P处于区域3时，
[0032] 未知节点P处于区域4时，
[0033] 未知节点P处于区域即寸，
[0034] 未知节点P处于区域6时，
[0035] 未知节点P处于区域7时，
[0036] Z6:采用人群捜索算法对得到的k个坐标(xpi，ypi)，……（xpk，ypk)进行优化，得到优 化后的未知节点P的坐标。
[0037] 所述的人群捜索算法的适应度函数为：
[00；3 引
[0039] 式中坐标(Xs，ys)代表k个坐标(xpi,ypi)，......，（却k，ypk)中的任一个坐标，坐标(xi, Yi)为m个信标节点中的任一个坐标;di代表步骤Zl中所述的距离值;在得到的k个适应度函 数值F中，选用最小值。
[0040] 所述的现有公知的人群捜索算法(SOA)至少在书名为《MA化AB优化算法案例分析 与应用》，由清华大学出版社出版的，作者为余胜威，出版日期为2014年9月的出版物上有详 细公开。
[0041] 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优化。其次，本发明 使用人群捜索算法(SOA)对已经求出的未知节点P的坐标值进行了进一步优化;人群捜索算 法是一种基于种群的启发式随机捜索算法。本发明提出的定位方法，在提高定位精度的同 时也降低了算法的迭代次数。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。
【附图说明】
[0042] 图1为步骤Z3=个信标节点A、B、C将整个平面划分成屯个区域的示意图。
【具体实施方式】
[0043] 无线传感器网络智能测距定位方法，是由如下步骤实现的：
[0044] Zl:未知节点P接受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;运里转化采用的是公知的对数一常数无线信号传播模型。
[0045] Z2:设定该未知节点P接受到信号的信标节点数量为m，m^ 3, W任3个位置不共线 的信标节点为一组，一共k组；
[0046] 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 至化个坐标，分别表示为(Xpi，ypi)，……（邮，7。〇。选取其中第11组信标节点，11取值为巧化，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)为上述k个坐标之一。3个信 标节点A、B、C将整个平面划分成屯个区域：
[0047] 区域1:3个信标节点A、B、C构成的S角形内部区域；
[0048] 区域2:信标节点B和信标节点A构成的射线BA的A点W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W外的直线围成的区域；
[0049] 区域3:信标节点C和信标节点B构成的射线CB的B点W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W外的直线围成的区域；
[0050] 区域4:信标节点A和信标节点B构成的射线AB的B点W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W外的直线围成的区域；
[0051] 区域5:信标节点B和信标节点C构成的射线BC的C点W外的直线、信标节点A和信标 节点C构成的射线AC的C点W外的直线围成的区域；
[0052] 区域6:信标节点C和信标节点B构成的射线CB的B点W外的直线、信标节点A和信标 节点B构成的射线AB的B点W外的直线围成的区域；
[0053] 区域7:信标节点B和信标节点A构成的射线BA的A点W外的直线、信标节点C和信标 节点A构成的射线CA的A点W外的直线围成的区域；
[0054] Z4:确定未知节点P所处区域：
[00对满足公式：Sabc = Sabp+Sacp+Sbcp未知节点P在区域1;
[0056] 满足公式：Sabp+Sbcp = Sabc+Sacp未知节点P在区域2;
[0057] 满足公式：Sacp+Sbcp = Sabc+Sabp未知节点P在区域3;
[005引满足公式：Sacp+Sabp = Sabc+Sbcp未知节点P在区域4;
[0059] 满足公式：Sabp = Sacp+Sabc+Sbcp未知节点P在区域5;
[0060] 满足公式：Sacp = Sabp+Sabc+Sbcp未知节点P在区域6;
[00川满足公式：Sbcp = Sacp+Sabc+Sabp未知节点P在区域7;
[0062] 其中S为采用海伦公式算出的相应=角形的面积，S下标中的=个字母为=角形的 =个顶点；
[0063] 所述的海伦公式为公知常识：
[0064]
[00 化]
[0066] 式中：S为S角形面积，Ll、L2、L3代表S角形的S条边长。
[0067] 巧:未知节点P第U个坐标(Xpu,ypu)的计算公式如下：
[006引 Xpu = Ta ? Xa+Te ? xb+Tc ? Xc
[0069] Ypu = Ta ? ya+Te ? yb+Tc ? yc
[0070] 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。
[0078] Z6:采用人群捜索算法对得到的k个坐标(xpi，ypi)，……（xpk，ypk)进行优化，得到优
[0071] 未知节点P处于区域1时
[0072] 未知节点P处于区域2时
[0073] 未知节点P处于区域3时
[0074] 未知节点P处于区域4时
[0075] 未知节点P处于区域5时
[0076] 未知节点P处于区域6时
[0077] 未知节点P处于区域7时 化后的未知节点P的坐标；
[0079] 所述的人群捜索算法的适应度函数为：
[0080]
[OOW] 式中坐标(Xs，ys)代表k个坐标(Xpi，ypi)，......，（蝴，ypk)中的任一个坐标，坐标(xi， yi)为m个信标节点中的任一个坐标;di代表步骤Zl中所述的距离值;在得到的k个适应度函 数值F中，选用最小值。
【主权项】
1. 一种无线传感器网络智能测距定位方法，其特征在于是由如下步骤实现的： Zl:未知节点P接受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接受到信号的信标节点数量为m，m23,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(xpl，ypl)，……（1心^1〇;选取其中第11组信标节点，11取值为1到1^将该组 信标节点设定为A、B、C，计算出未知节点P的坐标(x pu，ypu)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+Τε · xb+Tc · Xe Ypu = Ta · ya+Τε · yb+Tc · y〇 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^y。)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:采用人群搜索算法对得到的k个坐标(Xpl，ypl)，……（xpk，y pk)进行优化，得到优化后 的未知节点P的坐标； 所述的人群捭索算法的适应度函数为：式中坐标(xs，ys)代表k个坐标(xPi，yPi)，......，（x Pk，yPk)中的任一个坐标，坐标(Xiji) 为m个信标节点中的任一个坐标;Cl1代表步骤Zl中所述的距离值;在得到的k个适应度函数 值F中，选用最小值。
【文档编号】G01S5/02GK106019219SQ201610338902
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年5月20日
【发明人】乔学工, 曹建, 王华倩, 史健芳, 李艳萍
【申请人】太原理工大学