一种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法
【专利摘要】本发明涉及无线自组织网络系统【技术领域】，尤其涉及一种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法。该方法包括：感测节点Xi间的邻居关系，以获取衡量距离远近的指标，其中，所述节点Xi包括未知节点υt和信标节点Rk，其中，i，t和k均为任意正整数，所述邻居关系包括每一个所述节点Xi的邻居节点的个数和所述节点Xi间绝对的远近关系，所述指标是共同邻居距离；根据所述指标，确定所述未知节点的估算位置；根据所述邻居关系和所述估算位置，校正所述未知节点的位置。该方法通过感应所部署区域环境，改变衡量节点间相互距离远近的指标，达到定位未知传感器节点的目的，进而提高整个无线传感器网络中节点的定位精度。
【专利说明】一种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及无线自组织网络系统【技术领域】，尤其涉及一种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法。
【背景技术】
[0002]随着微电子技术，无线通信技术的高速发展，微型传感器节点(具有感测能力，处理能力和无线通信能力)开始出现，并且引起了人们的广泛关注。这种传感器节点能够自组织成一个网络，通过相互协作的方式，把感测到的信息进行处理后，以无线的方式传递给远程终端，从而在远端实现对网络覆盖区域内的检测对象实现监控。无线传感器网络把信息世界和现实世界融合在一起，广泛应用于环境监测，医疗健康，工业控制，军事监控等领域，并且深深的改变了人与世界的交互方式。传感器节点定位技术，是无线传感器网络中的一项基本技术。随着检测环境的日趋复杂，和无线传感器网络应用的多样化，在很多随机部署的网络应用场景中，准确，快速，可靠的传感器节点的定位方法尤为重要。
[0003]现有的无线传感器的节点定位方法主要包括基于距离的定位方法和与距离无关的定位方法。基于距离的定位方法虽然具有良好的定位精度，但是硬件成本昂贵。与距离无关的定位方法主要基于网络的连通性，这种方法在某种程度上减少了硬件开销。现有的与距离无关的定位方法主要通过下列步骤实现:根据信标节点之间的跳数和信标节点之间的距离来计算出平均每一跳的长度；根据未知节点到各信标节点的跳数信息计算出距离；通过最小二乘法等方法计算出实际未知节点的位置信息。信标节点是具有准确位置信息的传感器节点。跳数为节点距离被等分成的段数。
[0004]目前，与距离无关的定位方法能够用较小的硬件开销来计算出每一个未知节点的位置，但是由于实际部署环境的不同，尤其是在森林环境中，由于植被的不同造成了无线通信环境的复杂，障碍物导致了传统的基于距离的定位方法存在较大的误差，并且不再适用于复杂的野外环境。例如无线信号强度会因为障碍物而衰减，或者产生多径效应，无线信号传输的通信质量往往受到环境的制约，另外温湿度对无线通信也有间接的影响。因此，在野外森林中的无线传感器节点的定位面临着许多困难，计算得到的精度较低。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提出一种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法，能够提供在野外环境中尤其在森林环境中无线传感器的节点定位精度。
[0006]为达此目的，本发明采用以下技术方案:
[0007]—种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法，包括:
[0008]感测节点Xi间的邻居关系，以获取衡量距离远近的指标，其中，所述节点Xi包括未知节点Ut和信标节点Rk，其中，i，t和k均为任意正整数，所述邻居关系包括每一个所述节点Xi的邻居节点的个数和所述节点Xi间绝对的远近关系，所述指标是共同邻居距离；
[0009]根据所述指标，确定所述未知节点的估算位置；[0010]根据所述邻居关系和所述估算位置，校正所述未知节点的位置。
[0011]进一步的，所述共同邻居距离以JND (Xi, Xj)表示，通过等式JND (Xi, Xj) =NC (Xi, Xj) UNC(XilXj)计算获得，其中，j为任意不等于i的正整数，邻居数NC(Xi, Xp表示为节点Xj相对于Xi的邻居节点个数。
[0012]进一步的，所述根据所述指标，确定所述未知节点的估算位置包括:
[0013]计算每一个所述共同邻居距离所表示的实际物理距离；
[0014]计算每一个所述未知节点到各个所述信标节点的距离；
[0015]计算所述未知节点的估算位置。
[0016]进一步的，所述计算每一个所述共同邻居距离所表示的实际物理距离包括通过等
式
【权利要求】
1.一种基于野外环境的无线传感器的节点定位方法，其特征在于，包括: 感测节点Xi间的邻居关系，以获取衡量距离远近的指标，其中，所述节点Xi包括未知节点Ut和信标节点Rk，其中，i，t和k均为任意正整数，所述邻居关系包括每一个所述节点Xi的邻居节点的个数和所述节点Xi间绝对的远近关系，所述指标是共同邻居距离； 根据所述指标，确定所述未知节点的估算位置； 根据所述邻居关系和所述估算位置，校正所述未知节点的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述共同邻居距离以JND(Xi，xp表示，通过等式JND (Xi, Xj) =NC (Xi, Xj) U NC (Xi, Xj)计算获得，其中，j为任意不等于i的正整数，邻居数NC (Xi, Xj)表示为节点Xj相对于Xi的邻居节点个数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述指标，确定所述未知节点的估算位置包括: 计算每一个所述共同邻居距离所表示的实际物理距离； 计算每一个所述未知节点到各个所述信标节点的距离； 计算所述未知节点的估算位置。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算每一个所述共同邻居距离所表示的实际物理距离包括通过等式
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算每一个所述未知节点到各个所述信标节点的距离包括通过等式Dt，k = JNDunit.JNDO t.Rk)计算每一个所述未知节点u t到各个所述信标节点Rk的距离Dt，k。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻居关系和所述估算位置，校正所述未知节点的位置包括边界节点检测、好节点判断和坏节点修正，其中，所述好节点是定位误差小于设定的定位误差阈值的节点，所述坏节点是定位误差大于设定的定位误差阈值的节点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述边界节点检测包括:
通过等式
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述计算所述边界节点Bm相对应其他节点Xj的修正邻居数，并用所述修正邻居数替代原有的邻居数对所述边界节点重新定位包括: 通过等式VNC (Bm, Xj) =NC (Bm, Xj) X Pi计算所述边界节点Bm相对于节点Xj的虚拟邻居数VNC (Bm, Xj)； 从VNC (Bm，Xj)和NC (Bm，Xj)中选择最大值作为所述边界节点Bm相对于节点Xj的修正邻居数，用所述修正邻居数替代NC(Bm，Xj)，并对所述边界节点Bm重新定位。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述好节点判定包括: 对所述未知节点Ut的邻居节点分组并排序，以得到所述未知节点的实际邻居节点序列st，从所述St中筛选出实际最长公共节点序列nt ； 根据所述未知节点的估算位置信息，以得到所述未知节点的估算邻居节点序列st，，从所述st，中筛选出估算最长公共节点序列ilt，； 比较所述未知节点Ut的实际最长公共节点序列Ilt和估算最长公共节点序列Ilt，，筛选出好节点； 从所述好节点中筛选出准确定位的节点作为新信标节点。
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述坏节点修正包括根据所述新信标节点和所述信标节点，对所 述坏节点重新定位。
【文档编号】H04W84/18GK103546966SQ201310541352
【公开日】2014年1月29日 申请日期:2013年10月24日 优先权日:2013年10月24日
【发明者】李向阳, 刘云浩, 毛续飞 申请人:无锡清华信息科学与技术国家实验室物联网技术中心