一种基于邻接信息和启发式路径决策的WSN定位方法与流程

本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种WSN定位方法。

背景技术：

节点定位技术是无线传感器网络的支撑技术之一，是无线传感器网络实现目标识别、监控、跟踪等众多功能的前提。近年来，无线传感器网络的定位方法已经逐渐成熟，目前静止信标式定位方法已经取得较高的定位精度，由此许多相关专家已经开启了移动信标(Mobile beacon)式定位方法的研究。

与静止信标式定位方法相比较，移动信标式定位方法主要的特点就在于信标节点的移动性，一般来说，移动信标式定位方法是使得信标按照静态规划或者动态规划的路径进行移动并传播信号给节点，从而使得节点能够通过经典的定位算法进行自我定位。在无线传感器网络覆盖面积较大时，移动信标式定位方法更能节省整个网络的能量。

在路径规划方式上，分为静态路径规划下的移动信标式定位与动态路径规划下的移动信标式定位，其中，静态路径规划下的定位方法是指移动信标只按照预先指定好的路径进行移动，例如SCAN、DOUBLESCAN、Hilbert等；动态路径规划下的定位方法是指信标在路径决策过程中根据实际环境进行局部选择，使得信标在某一网络拓扑下利用最少的移动距离实现高精度定位流程，例如利用最小生成树以及蚁群等智能算法进行定位。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明旨在提供一种基于邻接信息和启发式路径决策的WSN定位方法，实现低能耗、高精度的WSN(Wireless Sensor Networks，无线传感器网络)定位。

本发明提供的技术方案如下：

一种基于邻接信息和启发式路径决策的WSN定位方法，包括以下步骤：

S1基于邻接信息构建初始传感网络；

S2移动信标在所述传感网络中任意方向匀速移动传播信号；

S3将所述传感网络中第一个接收传播信息并反馈的节点作为根节点，视为第一轮访问节点；

S4移动信标基于启发式路径决策方法在该节点周边移动，实现该节点的定位；

S5该节点根据贪婪推荐方法向移动信标推荐另一节点作为下一轮访问节点；

S6判断被推荐的节点是否为空，若是，则跳转至步骤S7；若不是，则跳转至步骤S4；

S7输出传感网络中所有节点的坐标，完成WSN定位。

在本技术方案中，在传感网络中，需要一个配置信号广播装备和简易电源的信标节点，结合启发式路径决策方法和贪婪推荐方法，实现对传感网络中所有未知节点的定位，精度高且功耗低。

进一步优选地，在步骤S1中，所述邻接信息包括：所有节点集合、所有边集合以及邻接节点间的距离集合。

进一步优选地，在所述传感网络中，节点发送/接收特定格式的数据包，所述数据包中包括：节点编号、能量信息、访问标志以及附加信息。

进一步优选地，在步骤S3中还包括以下步骤：该节点更新自己的访问状态。

进一步优选地，在步骤S4启发式路径决策方法中，将移动信标传播位置与访问节点之间的距离小于预设距离作为一次有效传播；当有效传播次数大于预设次数，允许该节点进行自我定位。

在本技术方案中，移动信标确定每轮需要定位的节点之后(接受到推荐的访问节点)，采取启发式路径决策方法进行局部路径搜索，实现每轮访问节点的定位，减小了局部路径搜索的路径长度和盲目性，提高了搜索的效率。

进一步优选地，在步骤S4中还包括以下步骤：该节点向移动信标反馈定位信息。

进一步优选地，在步骤S5贪婪推荐方法中，该节点在未被访问的邻接点中选择距离最近的节点作为下一轮访问节点，若该节点周边的节点都被访问过，选取上一轮节点作为访问节点。

在本技术方案中，采取贪婪推荐方法实现移动信标的全局路径搜索，且基于该贪婪推荐方法给移动信标提供传感网络中各未知节点的访问顺序，实现了科学的全局路径搜索流程，结合启发式路径决策方法为移动信标提供局部路径搜索方案，以此实现低能耗、高精度的WSN定位。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1为本发明中基于邻接信息和启发式路径决策的WSN定位方法流程示意图；

图2为本发明中数据包的内容格式示意图；

图3为本发明中WSN定位方法流程图；

图4为本发明中贪婪推荐算法节点示意图；

图5为本发明中启发式路径决策方法中节点行走流程图；

图6为本发明中启发式路径决策方法节点示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

如图1所示为本发明提供的基于邻接信息和启发式路径决策的WSN定位方法流程示意图，从图中可以看出，在该WSN定位方法中包括以下步骤：S1基于邻接信息构建初始传感网络；S2移动信标在传感网络中任意方向匀速移动传播信号；S3将传感网络中第一个接收传播信息并反馈的节点作为根节点，视为第一轮访问节点；S4移动信标基于启发式路径决策方法在该节点周边移动，实现该节点的定位；S5该节点根据贪婪推荐方法向移动信标推荐另一节点作为下一轮访问节点；S6判断被推荐的节点是否为空，若是，则跳转至步骤S7；若不是，则跳转至步骤S4；S7输出传感网络中所有节点的坐标，完成WSN定位。

具体来说，在步骤S1构建初始传感网络的过程中，假设需要被定位的传感器网络中共有N个节点，均为未知节点，随机地分布在传感网络的各个位置。所有节点均具有弱通信能力，能够接收和发送简单的数据包，数据包的内容格式如图2所示，包括：节点编号、能量信息、访问标志以及附加信息。具体，当标志flag1＝1时表示节点已经被访问；当flag1＝0表示未访问，flag2与flag1一样，1表示已定位，0表示未定位。

所有节点之间会发送能量信号RSSI(Received Signal Strength Indication，接收的信号强度)，根据能量与距离的关系如下：

其中，P₀是发送的初始能量，P(d₀)是能量在d₀单位上的能量损耗，η是能损系数，d是距离，x_σ是满足高斯分布的误差常量。经过一段时间的信息交流，所有未知节点都知道了自己的邻接节点信息，包括邻接节点的编号和邻接节点与自己的距离，以此构建初始传感网络G(V,E,W)，其中，V是所有节点集合，E是所有边集合，W是所有边的权集合，即邻接点间的距离。

传感网络建立完了之后，如图3所示，输入移动信标的初始位置，以此移动信标在该初始位置随机移动(朝任意方向匀速移动)，当第一个普通节点接收到移动信标的信号并向移动信息进行反馈时，将传感网络中第一个接收传播信息并反馈的节点作为根节点，视为第一轮访问节点；与此同时，该节点将访问状态改变为访问节点。之后，信标节点根据局部启发式路径决策方法进行移动，若根据该节点的反馈信息其已被定位，则改变定位状态并向移动信标进行反馈；若定位没有成功，则信标节点重新根据局部启发式路径决策方法进行移动，对其进行重新定位。之后，此轮访问节点根据贪婪推荐方法向移动信标推荐另一节点作为下一轮访问节点，若判断出被推荐的节点不为空，则信标节点根据局部启发式路径决策方法进行移动，实现该节点的定位，并在实现定位后停止局部启发式路径决策方法并向移动信标反馈已定位信息，替代上一轮访问节点，更新自己的访问状态；若判断出被推荐的节点为空，说明所有的节点已经定位成功，则输出传感网络中所有节点的坐标，以此实现传感网络的WSN定位。

基于此，以下我们对上述贪婪推荐方法和启发式路径决策方法做出详细描述：

对于贪婪推方法来说：

此轮访问节点的邻接节点是最主要的推荐对象，优先选取未被访问的邻接节点中距离最近的节点作为推荐对象；如果邻接节点都被访问过，则选取上一轮访问节点作为下一轮访问节点。类似于树对树的深度遍历，不断贪婪地选择最近的节点作为推荐对象，以此极大地降低了移动信标盲目搜索的可能性。

在一个实例中，如图4所示，图中包括A、B、C、D以及E五个节点，其中，节点B是此轮目标节点，节点A是上轮目标节点，节点C、节点D和节点E是节点A的邻接节点。假若节点C、节点D和节点E都未被访问过，则根据该贪婪推荐方法，选取节点C进行推荐。如果节点C、节点D和节点E都被访问过，则选取节点A作为下一轮推荐。如果节点B是根节点，同时节点C、节点D和节点E都被访问过，那么节点A就不存在，只能返回null(为空),表示没有节点可以推荐，以此整个定位方法结束，完成传感网络的定位。

对于启发式路径决策方法来说：

由于在信标节点移动过程中，采取的洪范式的信号传播方式，所以所有节点只要在信标节点的通信范围里，就有可能接受到三次不共线的信标位置信息并用三边测量法进行准确定位，那么如果这些节点以后被作为访问节点时，可以省略对其进行搜索，直接让其推荐下一个访问节点，并让信标直线前往此节点的估计位置。

在定位过程中，用传播位置与访问节点之间的距离作为启发式判断准则，只有小于移动信标与访问节点之间的距离的传播节点才可以作为一次有效传播，且只有形成三次有效传播才能让访问节点自我定位，具体的节点行走流程如图5所示，图示中robot即为本发明中的移动信标。

具体在该启发式路径决策方法中，robot在确定好了此轮访问节点之后，进一步确定robot与访问节点之间的距离D。之后，robot随机选择任意方法匀速运动D/2，判断此时robot与访问节点之间的距离是否小于D，若是，作为一次有效传播；若不是，则robot向逆方向移动D，同样判断此时robot与访问节点之间的距离是否小于D，若是，作为一次有效传播；若不是，重新测量robot与访问节点之间的距离d。之后，robot选择与原方向垂直的方向移动d/2，判断此时robot与访问节点之间的距离是否小于d，若是，作为一次有效传播；若不是，robot选择原方向的逆方向移动d，同样判断此时robot与访问节点之间的距离是否小于d，若是，则作为一次有效传播。最后判断是否已经有预设次数，如3次/4次等有效传播，若是，则该访问节点成功定位并将定位信息反馈至robot；否则，robot重新根据启发式路径决策方法进行定位。

在一个实施例中，如图6所示，假设q是移动信标的初始位置，初次想要以节点A作为目标节点进行访问，采取启发式路径决策方法，即q₁q₂q₃q₄的路径后，节点A已经可以通过qq₂q₄三个不共线的信标位置信息进行了定位，并给信标传递了估计的位置信息，其中节点B、节点D都是节点A的邻接节点，根据贪婪推荐方法，节点A可以向信标推荐最近的节点D节点作为下一个目标节点。移动信标在q₄处没有探测到节点D，于是向节点A的估计位置A前进，当到达q₅处时检测到节点D的信息，开始把节点D作为新的目标节点，开始新一轮的启发式路径决策，即经过q₅q₆q₇q₈路径后，节点D由于接受到q₅q₆q₈三个不共线的信标位置信息，于是可以确定自己的位置，同时给移动信标推荐邻接节点B作为下个目标节点。在此过程中，节点B也可以通过q₅q₆q₈进行定位，此时，若q₈处的移动信标已经探测到节点B的信息，就不用经历启发式路径决策，直接沿直线向节点B的估计位置B前进，之后，节点B推荐节点C作为下一个目标节点，移动信标在q₉处对节点C进行启发式路径决策。可见，通过上述局部优化策略，很多节点都省略了启发式路径决策的过程，以此在定位过程中降低了复杂度，减少了能量的损耗。

以上通过分别描述每个过程的实施场景案例，详细描述了本发明，本领域的技术人员应能理解。在不脱离本发明实质的范围内，可以作修改和变形。