一种非直达波环境下无线传感器网络节点定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别涉及一种非直达波环境下无线传感器 网络节点定位方法。
【背景技术】
[0002] 随着传感器技术、无线通信网络技术和嵌入式计算等技术的飞速发展，推动了具 有划时代意义的新的信息收集技术的无线传感器网络的产生和发展。目前，无线传感器网 络在国防军事、国家安全、城市交通管理、环境监测、医疗健康、工业制造、农业、抢险救灾等 方面得到了飞速的发展，但是在实现这些应用时都有一个很重要的前提条件，网络节点必 须要知道自身的位置。因此可以说定位问题是无线传感器网络的基础性问题之一，目前无 线传感器网络定位方法主要包括：测距定位算法和非测距定位算法两类。
[0003] 非测距算法的代表算法主要有质心算法、Dv-Hop算法和APIT算法。质心算法 (centroidalgorithm)是一种仅基于网络连通性的室外节点定位算法。该算法的思想是： 锚节点以规则网络的形式布置在网络区域中，并定期地向邻居节点广播一个定位信号，该 信号中包含节点自身ID和位置信息。当未知节点接收到来自不同锚节点的定位信号数量 超过某一个预设阀值或接收一定时间后，该节点就确定自身位置为这些锚节点所组成的多 边形的质心。DV-Hop(DistanceVector-Hop)算法是一种根据距离矢量路由原理而提出的 一种分布式定位算法，它利用多跳间的锚节点信息对未知节点进行定位。其基本原理为：根 据未知节点与锚节点之间的跳数来确定未知节点与锚节点之间的距离，当未知节点得到3 个或多于3个它到锚节点之间的距离时，则应用三角测量法计算自己的坐标。与DV-Hop相 类似的算法还有DV-Distance、DV-Coordinate、Amorphous算法等，这些算法统称为APS算 法。APIT(ApproximatePoint-In-TriangulationText)算法是根据面积覆盖原理提出的 代表性算法，它也是非测距算法中相对比较精确的一种。算法的基本思想是未知节点利用 其通信半径范围内的锚节点信息，将定位区域进行三角形划分，取各部分的公共区域作为 其最可能出现的位置区域，公共区域的质心位置即为未知节点的最终位置。由于非测距定 位算法不需要相应技术或设备来测量邻居节点间距离或角度，它们仅仅使用节点间的通信 来对未知节点进行位置估计，算法实现简单，但只能提供粗精度的定位。
[0004] 由于非测距定位算法只能提供粗精度的定位服务，无法满足某些无线传感器网络 应用场合高精度的定位需求，人们发展了基于测距的定位算法。基于测距的定位算法是通 过测量网络中节点间的距离或方向（角度）来计算未知节点的位置。目前常用的测距技术 有A0A(到达角度），RSS(接收信号强度），T0A(到达时间）、TD0A(到达时差）。在无线传 感器网络定位方法方面，主要采取的正是上述定位方法或混合定位方法，但目前的无线传 感器网络定位的研究中一般不用A0A，这主要是因A0A技术需要复杂的天线阵进行测量，而 且无线传感器网络电波传播环境极其复杂，受到严重的多径影响，A0A测量精度很低，另外 由于无线传感器节点的体积、功耗、多天线的位置设置等物理条件的制约，需要多天线阵列 的A0A技术在无线传感器网络的应用受到了极大的限制；所以当前的无线传感器网络定位 研究主要集中在RSS、TOA和TDOA等方面。
[0005] 对于目前的无线传感器网络定位算法研究中未考虑非直达波误差的影响，现有研 究都是基于直达波环境下的，而在一些特定的环境下非直达波误差是影响节点定位精度的 主要因素。尽管非直达波定位算法在无线蜂窝通信系统中得到了广泛的研究，但是无线蜂 窝通信系统只存在移动站与基站之间的通信，而无线传感器网络中任意两节点之间都可能 存在通信，因此定位问题更为复杂，可以认为无线蜂窝定位算法是无线传感器节点定位问 题的一个子集。现有的非直达波无线蜂窝定位算法抑制非直达波的准则主要包括不等式约 束、非直达波统计特征和学习型算法等，直接将这些准则应用于节点定位可能导致优化问 题次优、过于复杂、非凸、无闭式解和无高效求解算法等问题。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是针对上述现有的网络节点定位技术中存在的定位精度不高、运算 量大以及未考虑非直达波误差等诸多局限，发展可以抑制非直达波误差、运算量性能优良 以及定位精度高的无线传感器网络节点定位算法。本算法采用非直达波误差代价函数代替 常规的均方代价函数抑制非直达波误差，非直达波误差代价函数对大误差不敏感，因此可 以通过权值抑制大误差提高定位精度，并且本算法不需要知道非直达波误差分布的先验信 息以及测量值的时间信息，就能够给出闭式解。本算法采用迭代计算方法，不断的将得到的 未知节点坐标作为伪锚节点加入到锚节点中，估计下一未知节点坐标，直至遍历所有未知 节点完成定位，通过分布式迭代计算方法降低了定位算法的运算量，提高了定位算法的性 能。
[0007] 本发明的解决方案是：首先对锚节点和未知节点进行几何建模，建立欧氏距离与 测量距离的几何关系，然后忽略非直达波误差以及锚节点位置误差，对未知节点进行第一 次初步估计，得到未知节点的初步估计值和定位误差矢量，根据初步估计的定位误差矢量 的绝对中位差求出非直达波误差代价函数所需的门限值，并将初步估计的定位误差与门限 值进行比较求得非直达波误差代价函数，之后利用理论定位方法对未知节点进行精确定 位，得到未知节点的位置坐标完成一次定位，并求得定位误差，加入到位置误差加权矩阵 中，在下一次定位时用作位置误差加权，此时若还有未知节点未被定位，则将已定位的未知 节点作为伪锚节点，加入到锚节点中，对下一个未知节点估计，再次执行未知节点的初步估 计、构建非直达波误差代价函数、精确定位，估计未知节点的理论定位误差，再次判断是否 还有未知节点未被定位，通过以上不断的迭代，直至遍历所有未知节点完成所有未知节点 的定位工作。
[0008] 本发明的详细方法包括：
[0009] a.根据锚节点与未知节点的欧式距离和测量距离进行几何建模；
[0010] 设无线传感器网络中分布着N个网络节点，其中节点序号为1，2,???，M的节 点为锚节点M〈N;锚节点均匀分布在无线传感器网络中，其坐标可以表示为（Xj，yj)，j= 1，2,. ..，M;序号为M+l，M+2, ? ? ?，N的节点为未知节点；未知节点随机分布在无线传感 器网络中，其坐标可以表示为h，yi)，i=M+l，M+2,. ..，N;对猫节点和未知节点进行建模， 求第i个未知节点到第j个锚节点之间的距离测量值：
[0011] (1)
[0012] 其中rij为第i个未知节点到第j个锚节点的测量距离，d为第i个未知节点到 第j个锚节点的真实距离，nu为服从零均值高斯分布的标准测量误差。NLOSu为由于非直 达波传播引起的非直达波误差。
[0013] b.对未知节点进行初步定位，获得定位误差；<