基于mle和ukf组合的wsn节点定位方法
【专利摘要】一种基于MLE和UKF组合的WSN节点定位方法。首先，用MLE进行初步定位，将得到的坐标值作为UKF的初始值。然后以信标节点接收到的RSSI值作为无迹卡尔曼滤波的观测量，建立该定位系统的状态方程与量测方程获取坐标估计值，并迭代多次。最后利用质心算法原理，将多边形的质心坐标作为未知节点的最终估计坐标。与传统的定位算法相比，定位精度更高，可靠性更强，具有较强的实用价值。
【专利说明】基于MLE和UKF组合的WSN节点定位方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种用于无线传感器网络领域的节点定位方法，具体是一种基于MLE 和UKF组合的WSN节点定位方法
【背景技术】
[0002] 无线传感器网络最早起源于二十世纪七十年代，近年来，伴随着微电机系统、无线 通信技术和嵌入式微处理器技术的发展，促使了无线传感器网络的技术的快速发展和广泛 应用。网络中的传感器节点能够自行监测采集信息、自组织网络、将收集到的信息发送到目 的节点，可以部署在一些人无法长久处在或难以触及的地方。因此无线传感器网络已广泛 应用于国防军事、社会安全、环境监测、医疗看护和智能家居等领域。然而在大多数应用场 合中，网络中的节点获取的监测信息都要附上相应的位置信息，否则该信息的准确性值得 怀疑，甚至是无效的。所以，确定网络中节点的位置信息是无线传感器网络研究与应用的基 础，具有重要的现实意义。
[0003] 现在有许多方法和应用来实现节点的定位。无线传感器网络中的节点定位技术 主要有：惯性传感器技术、红外线技术、超声波技术和无线电技术。节点定位方法可分为两 类：基于测距（Range-based)法和基于非测距（Range-free)法。其中基于测距的方法主要 有：测量信号到达时间法（Τ0Α)、不同测量信号到达时间差法（TD0A)、测量信号到达角度法 (Α0Α)、接收信号强度法（RSSI);非测距方法主要是利用自身网络连通度来实现定位，主要 方法有：质心定位法，DV-Hop定位法，APIT法，凸规划法和MDS-MAP法等。相比基于非测距 的定位方法，基于测距的方法具有更高的精度，而且基于RSSI测距定位硬件要求低，实现 起来也简单，实际应用也比较多，因此本发明采用RSSI方法来实现测距定位。
[0004] 在WSN节点定位算法中仅仅使用三边测量、极大似然估计或极大极小法时，定位 精度都不高，后续常采用滤波技术进一步提高节点定位精度。现在常用的滤波技术有卡尔 曼滤波和粒子滤波。对于非线性系统，最常用的滤波技术是扩展卡尔曼滤波（EKF)。但是 扩展卡尔曼滤波（EKF)及其衍生的算法都要计算Jacbian矩阵，且在用泰勒展开式来近似 非线性函数时，往往忽略泰勒展开式中的二阶以上的高阶项，因而降低了近似精度，甚至会 引起滤波发散。而无迹卡尔曼滤波（UKF)可以很好的改善上述问题。由于无迹卡尔曼滤波 (UKF)直接采用真实的系统模型，且后验均值和协方差可精确到三阶，极大的挺高了滤波精 度。故本发明采用将极大似然估计（MLE)与无迹卡尔曼滤波（UKF)滤波算法组合，其中极 大似然估计（MLE)用于初步定位，而无迹卡尔曼滤波（UKF)滤波进行精确定位。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决RSSI受周围传输环境的影响大的不足，提出一种精度高、稳定性和 实时性强的基于MLE和UKF组合的WSN定位方法。
[0006] 本发明所述的基于MLE和UKF组合的WSN节点定位方法，其工作步骤是：
[0007] 1.根据当前环境状态，确定无线信号路径损耗模型中的参数，拟合能量衰减与距 离之间的关系曲线。
[0008] 2.根据得到的RSSI值，计算出相应的距离值，使用MLE得到初步坐标值
【权利要求】
1. 基于MLE和UKF组合的WSN节点定位方法，其工作步骤是： 步骤1.根据当前环境状态，确定无线信号路径损耗模型中的参数，拟合能量衰减与距 离之间的关系曲线； 步骤2.根据得到的RSSI值，计算出相应的距离值，使用MLE得到初步坐标值
1式中， (Xi，yi)表示第i个坐标值已知的信标节点，di表示未知节点与第i个信标节点之间的距离， η表示系统中的信标节点数，用上述求得的坐标估计值为(<,九）。
2. 以RSSI与信号路径损耗模型建立无迹卡尔曼滤波系统的状态方程与观测方程，具 体步骤是： (3. 1)状态方程：Xk+i = f(Xk, uk)+wk = AXk+wk， 其中：
，Xk表示第K次迭代的随机变量，wk表示第K次迭代时的系统噪声， uk为系统输入量； (3. 2)观测方程：Yk = h(Xk)+vk = Pr(dk)，信号路径损耗模型中参考距离dQ = lm。
其中：
，匕〇为距离为duWRSSI值，匕(dQ)为d Q= lm时 的RSSI值，Yk为系统输出量，vk表示第K次迭代时的观测噪声。
3. 对定位算法中的UKF部分进行N次迭代，获得N个坐标估计值，CW',.）表示 第i次迭代获得的估计值。去除其中坐标值与其它坐标有明显差异的值，采用质心 定位算法，将筛选后的Μ个（MSN)坐标作为多边形的顶点，求得该多边形的质心：
(x，y)为所求未知节点的坐标值。
【文档编号】H04W64/00GK104113911SQ201410204107
【公开日】2014年10月22日 申请日期:2014年5月14日 优先权日:2014年5月14日
【发明者】欧县华, 何熊熊, 卢昱 申请人:浙江工业大学