一种用于无线传感器网络的定位方法与流程

本发明涉及一种用于无线传感器网络的定位方法。

背景技术：

无线传感器网络应用越来越广泛，特别是定位技术，在车联网中的车辆定位、煤矿井下人员定位、变电站作业人员跟踪定位、家庭人员定位、养老院人员定位、医院人员定位等。目前无线传感器网络中的定位方法很多，比如质心定位法、三边定位法、极大似然估计法等。质心定位算法简单，误差却很大，一般难以满足应用的需求，三边定位算法在距离测算精确的情况下，效果很好，但对于基于rssi(receivedsignalstrengthindicatinn接收的信号强度指示)的测距方法，实际测距误差很大，远远不能满足三边定位算法的精度，而且三边定位算法相对质心定位算法复杂，极大似然估计定位方法与三边定位算法类似，需要利用rssi测距，而且计算复杂度较高。

技术实现要素：

本发明的目的是针对上述问题，提出一种用于无线传感器网络的定位方法。

本发明的技术方案是：

一种用于无线传感器网络的定位方法，其特征在于，如图1所示，包括以下步骤：

s1、移动节点通过mac帧发起定位请求：移动节点发出只有一跳的定位请求帧到与其相邻的固定节点；

s2、固定节点接收定位请求帧：固定节点接收到定位请求帧后，判断该定位请求帧是否被重复接收，若是，则丢弃该帧；若否，则固定节点将获取移动节点短地址作为目的地址，并向移动节点发送一跳的响应定位帧；

s3、移动节点定位：移动节点接收到定位响应帧后，通过如下方法对移动节点进行定位，如图2所示：

s31、移动节点判断是否在预设的时间内接收到定位响应帧，若是，则进入步骤s32；若否，则回到步骤s1；

s32、移动节点判断是否已经接收到超过3个固定节点的定位响应帧，若是，则选择3个接收信号强度指示最好的固定节点，固定节点到移动节点的距离根据接收信号强度指示符获得，将固定节点相对于移动节点的位置表示为以移动节点为中心、移动节点到固定节点的距离的2倍为边长的正方形，将正方形置于平面直角坐标系中，则选择的3个固定节点采用如下向量表示：

n1＝(x11，x12，y11,y12)；

n2＝(x21，x22，y21,y22)；

n3＝(x31，x32，y31,y32)；

其中，ni表示固定节点位置，xi1表示正方形在x轴上的左边界，xi2表示正方形在x轴上的右边界，yi1表示正方形在y轴上的下边界，yi2表示正方形在y轴上的上边界，下标i表示固定节点的序号；

获得3个固定节点的位置坐标向量后进入步骤s33；若否，则判断是否只接收到3个固定节点的定位响应帧，若是，则采用上述方法获得3个固定节点的位置坐标向量并进入步骤s33；若否，则判断是否接收到2个固定节点的定位响应帧，若是，则采用上述方法获得2个固定节点的位置坐标向量：

n1＝(x11，x12，y11,y12)；

n2＝(x21，x22，y21,y22)；

并进入步骤s34，若否，则采用上述方法获得1个固定节点的位置坐标向量：

n1＝(x11，x12，y11,y12)；

并进入步骤s35；

s33、通过如下公式获得移动节点的位置坐标向量：

x00＝max{min{x11，x12}，min{x21，x22}，min{x31，x32}}；

x01＝max{min{x11，x12}，min{x21，x22}，min{x31，x32}}；

y00＝max{min{y11，y12}，min{y21，y22}，min{y31，y32}}；

y01＝max{min{y11，y12}，min{y21，y22}，min{y31，y32}}；

x00，x01，y00，y01，为3个固定节点所形成正方形的重叠区域向量坐标；

则获得移动节点的坐标(x0，y0)如下：

x0＝(x00+x01)/2；

y0＝(y00+y01)/2；

进入步骤s4；

s34、通过如下公式获得移动节点的位置坐标向量：

x00＝max{min{x11，x12}，min{x21，x22}}；

x01＝max{min{x11，x12}，min{x21，x22}}；

y00＝max{min{y11，y12}，min{y21，y22}}；

y01＝max{min{y11，y12}，min{y21，y22}}；

x00，x01，y00，y01，为3个固定节点所形成正方形的重叠区域向量坐标；

则获得移动节点的坐标(x0，y0)如下：

x0＝(x00+x01)/2；

y0＝(y00+y01)/2；

进入步骤s4；

s35、获得移动节点的坐标(x0，y0)如下：

x0＝(x11+x12)/2；

y0＝(y11+y12)/2；

s4、将步骤s3中获得的定位坐标发送到汇聚节点，并由汇聚节点将结果发送到计算机设备。

本发明的有益效果是：相对于传统方法，本发明的方法具有较低的算法复杂度和较高的定位精度。

附图说明

图1为本发明定位方法的逻辑示意图；

图2为本发明中对移动节点定位的流程示意图；

图3为移动节点在多个固定节点中的位置示意图；

图4为移动节点和固定节点形成的正方形示意图；

图5为为移动节点在多个固定节点中的位置坐标示意图。

具体实施方式

下面结合附图，详细描述本发明的技术方案。

在本发明的技术方案中，使用虚拟坐标来定义固定节点的位置。作为二维平面定位算法，通常至少需要三个固定节点来建立移动节点的位置，如图3所示，为本发明采用的rill定位算法的模型。圆圈表示固定节点，三角形表示移动节点的实际位置，五角星代表使用本发明的rill定位算法的移动节点的定位结果。在图3中，可以看到有三个固定节点和一个移动节点。假设三个固定节点n1，n2和n3的位置坐标分别由(x1，y1)，(x2，y2)和(x3，y3)表示。

当移动节点接收到来自三个固定节点的位置信息时，移动节点可以经由接收到的信号强度指示符(rssi)来估计位置信息的发送者与其自身之间的距离。采用d1，d2和d3来表示三个固定节点和移动节点之间的距离估计的结果。例如，当移动节点从固定节点n2接收到位置信息分组时，它将首先估计n2与其本身之间的距离d2。一旦获得距离d2，移动节点可以利用固定节点n2的位置信息(x2，y2)以及距离d2来获得正方形。正方形的中心是n2的位置坐标，正方形的边长是d2的两倍。当移动节点接收到三个固定节点的所有位置信息时，移动节点应该能够得到三个正方形具有共同重叠区域的结果。在图3中，阴影区域表示重叠部分。可以看到移动节点实际上处于重叠区域。

如图4所示，可以看到正方形可以由四个数据(xi1，xi2，yi1，yi2)表示，其中xi1是x轴上的正方形的左边界，xi2是x轴上正方形的右边界。类似地，yi1是y轴上的正方形的下边界，yi2是y轴上的正方形的上边界。假设固定节点ni的坐标为(xi，yi)，固定节点ni和移动节点之间的距离为di，可以使用下面的公式(1)计算(xi1，xi2，yi1，yi2)：

令vi＝(xi1,xi2,yi1,yi2)，则该正方形可以表示为一个向量形式，可以获得该虚拟坐标中固定节点的所有向量。当移动节点接收到三个固定节点的位置信息时，可以得到如图5所示的结果。

在图3中，令v1＝(x11，x12，y11，y12)，v2＝(x21，x22，y21，y22)和v3＝(x31，x32，y31，y32)。通过图4，很容易得到重叠区域的矢量表示。令v0＝(x00，x01，y00，y01)来表示重叠区域。得到图4中v0＝(x31，x22，y11，y22)的重叠区域的矢量表示是很容易的。实际上，重叠区域的左边界是三个正方形的最大左边界，重叠区域的右边界是三个正方形的最小右边界。类似地，重叠区域的下边界是三个正方形的最大下边界，并且重叠区域的顶边界是三个正方形的最小上边界。可以使用公式(2)来计算重叠区域的向量表示：

当利用公式(3)建立重叠区域的向量表示法后，则可以确定移动节点的区域范围。可以知道移动节点必须位于重叠区域。在讨论其他情况之前，首先介绍如何在虚拟坐标系中获取移动节点的最终位置。无线传感器网络中的节点具有一些特征，例如有限的计算能力，有限的存储容量以及有限的能量。为了简化算法的复杂度，使用重叠区域的质心来表示移动节点的最终位置。计算过程如公式(3)所示。可以通过这个公式来估计移动节点(x0，y0)的位置：

与传统的其他方法相比，本发明的方法具有较低的算法复杂度。在原理上rill类似于三边定位算法。然而，三边定位算法的复杂度为o(n³)。三边定位算法需要进行矩阵求逆，这是非常复杂的。rill的复杂度为o(n)，它可以在移动传感器节点上运行。由于较高的算法复杂度，一些定位算法难以在移动节点上运行，这增加了链路负载和能量消耗。虽然质心定位算法的复杂度与rill的顺序相同，但是与rill相比，质心定位算法的精度更差。

在本发明采用的在rill定位算法中，使用mac数据帧发送定位请求和响应。在定位请求帧中，使用1个字节来定义定位请求帧的序列号，用于判断请求帧是否被重复接收。此外，使用1个字节来定义帧的类型，用于区分定位帧和数据帧。定位响应帧中的序列号用于识别移动节点的相应请求帧。帧的类型用于区分定位帧与数据帧。本发明使用8个字节将固定节点的虚拟坐标传送到移动节点进行定位。可以在mac头的地址字段中获取所有地址消息。此外，当接收到响应帧时，可以经由寄存器获得rssi。