一种分布式的无线传感器网络三维mds定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及无线传感器网络领域，具体设及一种分布式的无线传感器网络=维 MDS定位方法。
【背景技术】
[0002] 位置信息是人或者物体在物理世界中的自然属性，人们的生活活动都和位置有 关。在无线传感器网络的各种应用中，节点的定位技术是极其重要的支撑技术之一。只有 知道传感器节点的具体位置，节点感知得到的数据才有实际的应用价值。
[000引 多维尺度分析（Multi-DimensionalScaling,MD巧是现代统计学中的一种多元统 计分析技术，被广泛应用在市场研究、政治领域、医学领域等各个领域。MDS算法的实质是 把若干目标分析信息对象的相异性（相似性）度量，从一个多维空间映射到低维的空间中， 得出各个点在低维空间中的相对坐标。无线传感器网络MDS定位技术的基本原理是；把网 络中目标节点之间的跳数关系或者距离关系作为节点之间的相异性（相似性）信息，通过 MDS技术把该些信息定量地W二维或S维坐标的方式呈现出来，再通过降低维数的方法，在 低维空间中计算出节点的坐标，保证该些目标节点之间的距离最大程度地接近原来节点之 间的相异性（相似性）。
[0004] 经典的MDS算法需要在网络全连通的情况下进行，是一种集中式的定位方法，不 适用于大规模的网络。
【发明内容】
[0005] 本发明针对经典MDS定位算法的不足，提出一种分布式的无线传感器网络S维 MDS定位方法。
[0006] 本发明主要由W下几个步骤构成；1、基于错节点对整个网络进行分簇；2、簇内节 点局部坐标的计算；3、簇间局部坐标的融合；4、全局相对坐标到全局绝对坐标的转换。
[0007] 本发明方法的具体步骤是：
[000引步骤1 ;基于错节点对整个网络进行分簇
[0009] 网络中的错节点W洪泛方式向所有未知节点发送广播包，每个未知节点都记录距 离自身最近的错节点，并加入W该错节点为簇头的分簇中。
[0010] 步骤2 ;簇内节点局部坐标的计算
[0011] 将网络中所有节点基于错节点分簇后，计算单个簇内节点的局部坐标。具体来说， 首先要根据每个簇内所有节点间的相互距离或跳数信息建立相异性矩阵。然后通过经典的 MDS算法，得到该簇中所有节点的相对坐标。
[001引步骤3 ;簇间局部坐标的融合
[0013] 簇间局部坐标的融合要考虑的关键的两个方面；坐标系的融合顺序和=维坐标融 合算法。
[0014] (1)坐标系的融合顺序；坐标融合顺序从权重最大的两个坐标系开始，该里的权 重值代表两个坐标系中公共节点的数量；每次融合完毕后寻找接下来权重最大的两个坐 标，直到所有的坐标系融合成为一个坐标系。
[0015] (2)S维坐标融合算法；S维空间的坐标融合算法采用基于公共节点的坐标归一 化方法。设两个需要融合的簇A和簇B的S维坐标系分别为OaXJaZa和0bXbYbZb，如果要实 现两个坐标系中坐标点的拼接，则两个坐标系之间的坐标变换公式如式下所示：
[0019] 上式中，Mba为簇A的节点坐标系OAYaZa至臟B的节点坐标ObXbYbZb的坐标转换 矩阵，共有12个变量，它确定了两个坐标系之间的旋转矩阵R和坐标原点〇A到〇B的平移变 量L，Ty，L。其中，旋转矩阵
必须满足的正交条件如下式所示：
[0020]
[002U步骤4 ;全局相对坐标到全局绝对坐标的转换
[0022] 当所有未知节点和错节点都融合成一个全局相对坐标后，依靠错节点作为两个坐 标系的公共节点完成融合，错节点的全局绝对坐标指的是通过GI^S获得的坐标，将错节点 作为坐标转换的公共节点，通过W下公式将全局相对坐标转换成全局绝对坐标。
[0023]
[0024] 上式中，坐标系OAYaZa和0bXbYbZb分别为全局绝对坐标系和全局相对坐标系，RBA 为旋转矩阵，Im为全局绝对坐标系坐标原点0A到全局相对坐标系坐标原点〇e的平移变量。
[0025] 本发明的有益效果是：
[0026](1)、本发明精度高，稳定性好；
[0027] (2)、本发明是分布式的，可应用于大规模网络节点定位；
[002引 （3)、本发明对错节点数量要求低，有效地节约了成本。
【附图说明】
[0029] 图1为实施场景示意图；
[0030] 图2为本发明算法流程图；
[0031] 图3为节点S维部署图；
[0032] 图4实施例中错节点数量变化时定位误差比较图；
[0033] 图5实施例中网络连通度变化时定位误差比较图；
[0034] 图6实施例中未知节点数量变化时时间耗费比较图。
【具体实施方式】
[0035]W下结合附图对本发明作进一步说明。
[0036] 该分布式的无线传感器网络S维MDS定位算法包含W下步骤：
[0037] 步骤1 ;基于错节点对整个网络进行分簇
[003引参照图1，网络中的错节点W洪泛方式向所有未知节点发送广播包，每个未知节点 都记录距离自身最近的错节点，并加入W该错节点为簇头的分簇中。
[0039] 步骤2;簇内节点局部坐标的计算
[0040] 将网络中所有节点基于错节点分簇后，计算单个簇内节点的局部坐标。具体来说， 首先要根据每个分簇内所有节点间的相互距离或跳数信息建立相异性矩阵。然后通过经典 的MDS算法，得到该簇中所有节点的相对坐标。
[0041] 步骤3;簇间局部坐标的融合
[0042] 簇间局部坐标的融合要考虑的关键的两个方面；坐标系的融合顺序和=维坐标融 合算法。
[0043] (1)坐标系的融合顺序；坐标融合顺序从权重最大的两个坐标系开始坐标融合顺 序从权重最大的两个坐标系开始，该里的权重值代表两个坐标系中公共节点的数量。每次 融合完毕后寻找接下来权重最大的两个坐标，直到所有的坐标系融合成为一个坐标系。
[0044] (2)S维坐标融合算法；S维空间的坐标融合算法采用基于公共节点的坐标归一 化方法。设两个需要融合的簇A和簇6的^维坐标系分别为OAYaZa和ObXbYbZb，如果要实 现两个坐标系中坐标点的拼接，则两个坐标系之间的坐标变换公式如下所示：
[0045]
[0046] 即可表示为；
[0047]
[0048] 上式中，Mba为簇A的节点坐标系OAYaZa至臟B的节点坐标ObXbYbZb的坐标转换 矩阵，共有12个变量，它确定了两个坐标系之间的旋转矩阵R和坐标原点〇A到〇B的平移变 量L，Ty，L。其中，旋转矩阵
必须满足的正交条件如下式所示：
[0049]
[0化0] 步骤4 ;全局相对坐标到全局绝对坐标的转换
[0051] 当所有未知节点和错节点都融合成一个全局相对坐标后，依靠信标节点作为两个 坐标系的公共节点完成融合，错节点的全局绝对坐标指的是通过GI^S获得的坐标，将错节 点作为坐标转换的公共节点，通过W下公式将全局相对坐标转换成全局绝对坐标。
[0化2]
[005引上式中，坐标系OAYaZa和0bXbYbZb分别为全局绝对坐标系和全局相对坐标系，RBA为旋转矩阵，Im为全局绝对坐标系坐标原点0A到全局相对坐标系坐标原点0e的平移变量。 [0化4] W上各个步骤的整体流程参照图2。
[0055] 为了评估本发明的可用性和有效性，对该算法进行了仿真。参照图3所示，实验条 件是300*300*300立方米的=维正方体区域内随机分布一定数量的未知节点和经过优化 配置的信标节点，节点之间通信采用能量衰减传播模型。为了模拟非均匀的条件，在正方体 区域中间设置一个160*300*220立方米的立方体通信盲区。
[0056] 图4、图5、图6为结果仿真图。图4显示了在不同信标节点数量条件下使用S种 不同定位算法所得到的定位精度仿真。图5显示了在不同网络连通度情况下不同定位算法 所得到的定位精度比较。图6显示了未知节点数量不同时不同时间耗费的比较图。参照W 上图中的仿真结果可知，D3D-MDS算法相较于传统的MDS-MAP算法和DV-H0P算法有较高的 定位精度和较低的时间复杂度。
【主权项】
1. 一种分布式的无线传感器网络三维MDS定位方法，其特征在于该方法包括以下步 骤： 步骤1 :基于锚节点对整个网络进行分簇 网络中的锚节点以洪泛方式向所有未知节点发送广播包，每个未知节点都记录距离自 身最近的锚节点，并加入以该锚节点为簇头的分簇中； 步骤2 :簇内节点局部坐标的计算 将网络中所有节点基于锚节点分簇后，计算单个簇内节点的局部坐标；具体来说，首先 要根据每个簇内所有节点间的相互距离或跳数信息建立相异性矩阵；然后通过经典的MDS 算法，得到该簇中所有节点的相对坐标； 步骤3 :簇间局部坐标的融合 簇间局部坐标的融合要考虑的关键的两个方面：坐标系的融合顺序和三维坐标融合算 法； (1) 坐标系的融合顺序：坐标融合顺序从权重最大的两个坐标系开始，这里的权重值 代表两个坐标系中公共节点的数量；每次融合完毕后寻找接下来权重最大的两个坐标，直 到所有的坐标系融合成为一个坐标系； (2) 三维坐标融合算法：三维空间的坐标融合算法采用基于公共节点的坐标归一化方 法；设两个需要融合的簇A和簇B的三维坐标系分别为OaXaYaZ^ O BXBYBZB，如果要实现两 个坐标系中坐标点的拼接，则两个坐标系之间的坐标变换公式如式下所示：即可表示为：上式中，Mba为簇A的节点坐标系0 AXAYAZA到簇B的节点坐标0 BXBYBZB的坐标转换矩阵， 共有12个变量，它确定了两个坐标系之间的旋转矩阵R和坐标原点仏到Ob的平移变量 Tx，Ty，Tz;其中，旋转矩阵必须满足的正交条件如下式所示：步骤4 :全局相对坐标到全局绝对坐标的转换 当所有未知节点和锚节点都融合成一个全局相对坐标后，依靠锚节点作为两个坐标系 的公共节点完成融合，锚节点的全局绝对坐标指的是通过GPS获得的坐标，将锚节点作为 坐标转换的公共节点，通过以下公式将全局相对坐标转换成全局绝对坐标；上式中，坐标系OaXaYaZJP ObXbYbZb分别为全局绝对坐标系和全局相对坐标系，R ba为旋 转矩阵，Tba为全局绝对坐标系坐标原点Oa到全局相对坐标系坐标原点Ob的平移变量。
【专利摘要】本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种分布式的无线传感器网络三维MDS定位方法。本发明首先利用已配置优化的锚节点作为簇头对整个网络中的节点进行分簇；再在每个分簇中利用MDS建立该分簇的相对坐标图；接着在各个簇之间依据权重大小对各个分簇的相对坐标进行融合，从而形成整个网络的相对坐标图；最后根据全网的相对坐标图经过坐标归一化方法得到全网的绝对坐标图。本发明数据精度高，稳定性好；另外，本发明对锚节点数量要求少，有效地节约了成本。
【IPC分类】H04W64/00, H04W84/18, H04W40/32
【公开号】CN104902565
【申请号】CN201510299105
【发明人】樊谨, 张宝慧, 仇建, 郭鸿杰, 胡译丹, 戴国骏
【申请人】杭州电子科技大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年6月4日