一种面向低密度无线传感器网络的节点定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种面向低密度无线传感器网络 的节点定位方法。
【背景技术】
[0002] 无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点，通过无线通 信方式形成的一个多跳自组织网络。但是由于传感器节点部署方式的不同，其测量结果会 有极大的误差。为了能够实现实时有效的定位整个网络在何时何地发生了什么具体事件， 同时又能够实现对网络外部目标的精准定位和持续追踪，一种精确高效的无线传感器网络 节点定位方法就显得非常重要。因此，如何改变传感器节点部署方式，提高测量效果，降低 资源浪费就成为了当前急需解决的技术难题。
[0003] 节点定位是无线传感器网络应用过程中重要的辅助支撑技术，基于跳数的节点定 位方法是常用的低成本解决方案。MDUE(Multi-hop Distance Unbiased Estimation)算法 是在DV-hop算法和无偏估计模型的基础上提出的一种近似无偏估计的DV-hop节点定位算 法。这个定位算法需要在网络中部署一些位置信息已知的节点，称为锚节点。网络中其他 位置信息未知的节点称为普通节点，简称为节点。MDUE算法虽然在节点数较多的情况下定 位效很好，但是在节点数较少的情况下效果却不佳。
【发明内容】
[0004] 为了克服上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种面向低密度无线 传感器网络的节点定位方法，该方法能够在节点密度较低的情况下能够有效地提高节点定 位精度。
[0005] 本发明是通过以下技术方案来实现：
[0006] 一种面向低密度无线传感器网络的节点定位方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤1 :在无线传感器网络中部署若干位置信息已知的节点作为锚节点，采用基 于多跳距离无偏估计的定位算法估算节点位置，对无线传感器网络中的未知节点进行初次 定位；
[0008] 步骤2:计算各个非锚节点通信半径内的节点数，即节点密度，并计算出节点密度 的最大值；
[0009] 步骤3:选取与步骤2中的节点密度最大值相等的节点作为伪锚节点，选取数量与 步骤1原有的锚节点数量相同；
[0010] 步骤4:采用基于多跳距离无偏估计的定位算法，利用步骤1中的锚节点和步骤3 中的伪锚节点对无线传感器网络中的未知节点进行二次定位，完成该无线传感器网络中的 节点定位。
[0011] 步骤1对无线传感器网络中的未知节点进行初次定位，具体包括以下步骤：
[0012] 1)获知各节点跳数，计算节点间的实际距离
[0013] 使用距离矢量交换协议，锚节点通过受控范围广播其坐标位置，同时所有节点获 得自身到锚节点的跳数信息，将节点i到节点j的跳数记为，节点间的实际距离通过下 式计算?
[0015] 其中，（X;，y;)，（x_j，yj分别为锚节点i和j的坐标；[0016] 2)利用无偏估计模型计算参数HopsizeJPa;
[0014]
[0017]
[0018] 基于多跳距离无偏估计的定位算法利用m个锚节点的信息计算无偏估计模型；其 中，1-跳节点到锚节点的期望距离仅由通信半径R决定，计算距离锚节点i的平均每跳距离 HopsizeJP2-跳节点到该锚节点的期望距离ai，对于每个锚节点，都能够得到一个含有m 个方程的线性方程组：
[0019] (!"=Hopsize;X〇1;厂2) +a;
[0020] 上式中：屯为锚节点i，j间的实际距离；Hopsize为锚节点i的平均每跳距离； ^为节点i到节点j的跳数；a2-跳节点到锚节点i的期望距离；
[0021] 将方程组以矩阵的形式表示如下：
[0022] Ax=b；
[0023]
[0024] 采用最小二乘法求解该方程组，得到所有锚节点的平均每跳距离HopsizeJP 2-跳节点到该锚节点的期望距离a1;
[0025] 3)计算其余未知节点到锚节点的估计距离
[0026] 利用步骤2)中得到的m个锚节点的HopsizeJPa 计算通信半径R的最终估计
值：
[0027]
[0028] 对于1-跳的待定位节点U，它到锚节点i的估计距离为：
[0029]
[0030] 对于2-跳的待定位节点u，计算到锚节点i的估计距离为：
[0031]
[0032] 上式中：Hopwidth~Hopsize」
[0033] r2= R g^+Hopsize-
[0034] 对于跳数大于2的待定位节点u到锚节点i的估计距离为：
[0035] diu= Hopsize ; X(hiu_2)+ a;
[0036] 4)节点定位
[0037] 得到待定位节点u与各锚节点i的估计距离之后，对每个锚节点均能够得到如下 方程：
[0038] diu2= (x i-xf+h-y)2
[0039]上式中：diu为锚节点i到待定位节点u的估计距离；(xiA)，（x，y)为锚节点i和 待定位节点u的坐标；
[0040] 在收到m个锚节点的信息之后，可利用第m个锚节点的信息来求解方程组，原方程 组化为：
[0041 ] diu2+ (xm_x) 2+ (ym_y)2 = (x「x) 2+ (y「y) 2+dim2
[0042] 用矩阵的形式表示如下：
[0043] Ax = b
[0044]式中：
[0045]
[0046]
[0047] 将此方程的最小二乘解作为节点的估计位置，则每个节点的位置为：
[0048] xLS = (A TA) Tb〇
[0049] 与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
[0050] 本发明公开的面向低密度无线传感器网络的节点定位方法，以基于跳数的距离无 偏估计节点定位算法为核心，以降低总体跳数原则引入等量伪锚节点，并在此基础上进行 二次节点定位。通过引入伪锚节点和二次定位提高了低密度无线传感器网络的定位精度， 避免了低密度无线传感器网络中节点数量过少，锚节点信息不足的缺点。通过本发明的仿 真结果显示，在节点数小于300时，本发明的定位精度优于现有的技术，特别是在节点数为 100时，定位精度提高了 70%。
【附图说明】
[0051]图1为本发明方法的定位技术流程图；
[0052] 图2为基于多跳距离无偏估计节点定位算法的流程图；
[0053] 图3为节点数是200,锚节点数是4时的初次定位的节点分布图；
[0054] 图4为节点数是200,锚节点数是4时，通过引入伪锚节点二次定位后的节点分布 图；
[0055] 图5为节点数取100~400,锚节点比例是4 %时，本发明与MDUE、DV-hop、 DV-hop(LS)算法的归一化均方根误差比较图
【具体实施方式】
[0056] 为了使本发明的技术方案与优点更加清楚明白，以下结合附图及具体的实施例， 对本发明的低密度无线传感器网络节点定位方法进行进一步的详细说明。应注意的是，描 述的内容只是用来解释说明本发明的技术方案，并不局限于这一种实施例。
[0057] 本发明涉及的技术主要解决无线传感器网络在节点数较少（低于400)时定位效 果较差的问题。具体方法，包括以下步骤：
[0058] 步骤1:部署200个节点和4个锚节点，采用基于多跳距离无偏估计的定位算法 (MDUE)对网络中得节点进行初次定位。具体步骤参见图2流程图所示：首先广播所有锚节 点自身的坐标信息，计算平均每跳距离Hopsize;然后通过接收锚节点发送的信息，计算待 定位节点距离锚节点的距离，根据定位算法计算节点位置。初次定位的节点分布图如图3 所示。
[0059] 具体包括以下步骤：
[0060] 1)获知各节点跳数，计算节点间的实际距离
[0061] 使用距离矢量交换协议，锚节点通过受控范围广播其坐标位置，同时所有节点获 得自身到锚节点的跳数信息，将节点i到节点j的跳数记为，节点间的实际距离通过下 式计算：
[0062]
[0063] 其中，（X;，y;)，（x_j，yj分别为锚节点i和j的坐标；
[0064] 2)利用无偏估计模型计算参数HopsizeJPa;