一种软件定义无线传感器网络中的定位方法
【专利摘要】本发明提供一种软件定义无线传感器网络中的定位方法。该方法包括步骤：为网络中的节点设立一个贡献矩阵，矩阵中某一元素为该元素对应列上的锚节点对该元素对应行上的盲节点定位结果的贡献值；根据设立的矩阵，利用软件定义网络中控制器对全局网络信息的可知性，构建一个最优化问题，通过0?1规划的方法为盲节点从所有锚节点中选取定位节点，满足所选取链路的功率之和不大于该无线传感器网络的总功率，并且在该要求下使得网络中所选取链路的贡献值之和达到最大；利用所选取定位节点的已知位置信息，使用线性最小二乘算法计算该盲节点的位置。本发明能在无线传感器网络功率受限的情况下为盲节点选取最利于其定位的节点，提高其定位精度。
【专利说明】
一种软件定义无线传感器网络中的定位方法
技术领域
[0001] 本发明涉及无线定位技术领域，尤其是一种软件定义无线传感器网络中的定位方 法。
【背景技术】
[0002] 在许多无线通信系统中，能够获知网络中节点的位置信息已经成为一个实际需 求，尤其是目前已获得广泛应用的无线传感器网络(评；[代1683 561180冰6七￥048，151'0。由于 在某些特定的定位环境中，往往无法准确接收GPS(Global Positioning System)卫星信 号，因而研究如何精确计算传感器节点位置的定位方法对整个网络的应用具有极其关键的 作用。
[0003] 考虑无线传感器网络功率受限的特点，如何在满足网络总功率要求的情况下研究 高精度的定位方法至关重要。由于缺少对整个网络信息的可知性，目前在无线传感器网络 下研究的有效功率分配定位方法大多是分布式的，相对于全局式的分配方法具有某种程度 上的性能劣势。
【发明内容】
[0004] 发明目的：为解决上述技术问题，本发明在软件定义网络技术的基础上，利用软件 定义网络控制器对全局网络信息的可知性，提出一种软件定义无线传感器网络中的定位方 法。该方法在满足无线传感器网络功率要求情况下能够提高节点定位性能，具有广阔的应 用前景。
[0005] 技术方案:为实现上述技术效果，本发明的技术方案为:一种软件定义无线传感器 网络中的定位方法，所述软件定义无线传感器网络包括软件定义网络控制器、1个盲节点 和N b锚节点；该方法包括步骤：
[0006] (1)计算所述软件定义无线传感器网络中任意一个锚节点对任意一个盲节点定位 结果贡献值，用计算出的所有贡献值构建一个贡献矩阵泛= ，贡献矩阵中的元 素Wij表示锚节点j对盲节点i的定位结果贡献值，i G [ 1，2，…，Na]，j G [ 1，2，…，Nb ];
[0007] (2)构建定位节点选取矩阵^定义fij = l表示选取锚节点j作为盲 节点i的定为节点，fij = 〇表示锚节点j不作为盲节点i的定为节点；
[0008] (3)以最大化贡献矩阵与定位节点选取矩阵转置的乘积为目标问题，SP:
[0010] 设置约束条件为：
[0011] ①；1^ = 1 或 1^ = 0; 剛② _3]③
[0014] 其中，表示锚节点j与盲节点i构成的链路上的传输功率，表示网络的最大 总功率;求解同时满足上述三个约束条件的最佳定位节点选取矩阵；
[0015] (4)软件定义网络控制器根据最佳定位节点选取矩阵为每个盲节点选取定位节 点，并根据所选取定位节点的位置信息，使用线性最小二乘算法计算盲节点的位置。
[0016] 进一步的，所述步骤(1)中构建贡献矩阵0 = 的方法为：
[0017] (H)获取盲节点i接收到锚节点j的信号强度Pij为：
[0018] Pij = P〇-l〇al〇gi〇dij+v
[0019]其中，Po为在距离锚节点j lm处的接收信号强度，单位为dBm，a是所述软件定义无 线传感器网络中的路径衰减因子，v是服从高斯分布的随机变量，V~ 并根据信 号强度PU计算盲节点i与锚节点j之间的距离d1J;
[0020] (1 -2)根据步骤(2)中得到的dij计算锚节点j对盲节点i的定位结果贡献值为：
[0023] 其中，
dij和dik分别表示盲节点i与锚节点j和锚节点k的距离，锚节 点k为区别于锚节点j的任意一个锚节点；djk表示锚节点j和锚节点k之间的距离;cUu表示 盲节点i到锚节点j和锚节点k的连线的最短距离；
[0024] (1-3)基于步骤(1-2)中计算得出的所有构建贡献矩阵Q:
[0025] Q = \^y]NaXNh =
[0026] 进一步的，上述技术方案中还包括步骤:在进行所述步骤（3)之前，初始化定位节 点选取矩阵v ;初始化定位节点选取矩阵的方法为： -J-NaxNb
[0027 ]根据步骤(1 -1)得到的任意盲节点i与任意锚节点j之间的距离d i j，判断锚节点j是 否在盲节点i的通信范围内；若判断结果为是，则令fij = l，否则令fij = 〇。
[0028] 进一步的，所述步骤(4)中计算盲节点的位置的方法为：
[0029] (4-1)设软件定义网络控制器根据最佳定位节点选取矩阵为盲节点i选取的定位 节点个数为N，定义盲节点i接收到定位节点1的信号强度值为{Pii}，1 e [ 1，2，…，N];
[0030] (4-2)根据步骤(1-1)计算盲节点i的距离估计向量为： a r a a .~-
[o03i ] d -
[0032] 其中表示定位节点1与盲节点i的估计距离值
[0033] (4-3)从N个定位节点中选取估计距离值最小的节点r作为参考节点，即
[0034] r = argmin/{Jj7}
[0035]利用距离估计向量，构建如下方程：
[0040] 其中，1={(11，7〇￡1?2}表示盲节点；[的位置估计向量；
[0041] 根据LLS算法，求解方程
，得到盲节点i的位置估计向量为：
[0043] 有益效果:与现有技术相比，本发明具有以下优势：
[0044] 本发明利用软件定义网络控制器对全局网络信息的可知性，通过构建一个全局最 优化问题，将为网络中的盲节点选取定位节点问题转化为一个0-1规划问题，从而达到在满 足无线传感器网络中所有选取链路的功率之和不大于网络所能承受的总功率的条件下，为 每个盲节点选取最有利于其定位结果的定位节点，使得所选取链路对定位的贡献值之和达 到最大，提尚定位精度。
【附图说明】
[0045] 图1为本发明实施例的流程图；
[0046] 图2为软件定义无线传感器网络的定位场景图。
【具体实施方式】
[0047] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是 本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0048] 实施例：在软件定义无线传感器网络中，假设网络中有仏个坐标位置未知的盲节 点，和Nb个坐标位置已知的锚节点。如附图2所示，在该软件定义无线传感器网络中，控制器 掌握全局网络的信息，为盲节点分配从所有锚节点中选取得到的最佳定位节点。
[0049] 附图1描述该网络中盲节点位置估计的过程，在该无线传感器网络中，盲节点对锚 节点的接收信号强度值(Received Signal Strength Indicator，RSSI)采用如下的模型：
[0050] Pd = P〇-l〇a logiod+v (1)
[0051]式（1)中，Po为距离锚节点lm处的接收信号强度，单位为dBm，Pd是在距离该锚节点d 处的盲节点的RSSI，a是根据无线传播环境设定的路径衰减因子，v是服从高斯分布的随机 变量，v~N(0,(Jv2；)。
[0052]假设网络中某一盲节点i接收到锚节点j的信号强度PddBm)服从如下高斯分布： [0053] I]j(dBm) ~ N(Py (dBm),) (2)
[OO54]计算盲节点i与网络中任意两个锚节点m和n的如下表达式：
[0056] 式(3)中：
°dim、din和dmn分别表示盲节点i与锚节点m和n的距离以及锚 节点m和n之间的距离，di_Lmn是盲节点i到锚节点m和n的连线的最短距离。
[0057]对于某一给定盲节点i，在该网络中，任一锚节点m与其他Nb_l个锚节点组合能得 至ljNb-l个如式(3)的表达式值，将这Nb-1个值求和得到
(4)
[0059]将该和值的倒数定义为锚节点m对盲节点i定位结果的贡献值，SP
[0061]构建如下贡献矩阵： (5) 'W1(AL+1) Wl〇Vfl+2) '?* Wl(Na+Nb) ^ " H2rv,+1) w2(iV"+2) W2(M+Nh) ,、
[0062] 〇 = K a 1 y a } V a b， (6) ? ? a ? ? ? ? ? ^HX〇Vb+1) WNa{Na+2) ?** ^Na(Na+Nb)^
[0063] 式(6)中，元素wim(i = 1，2,…，Na，m = Na+l，Na+2,…Na+Nb)表示锚节点m对盲节点i 定位结果的贡献值。
[0064] 构建如下所示定位节点选取矩阵： '/l(A:+l) fl(Na+2) ?** fHNa+Nh) ^ r i " f2(Na+V) f2{Na+l) … fl(Na+Nb)
[0065] F = a b (7) ? *. ? ? ? * ? ? ? ? ? ? ^fNa(Na+l) fNa(Nam '* fNa{Na+Nb)^
[0066] 该矩阵中的元素fij(i = 1，2，…，Na，m = Na+1，Na+2，."Na+Nb)的值为0或者 1，fij = 1 表示选取锚节点j作为盲节点i定位的定位节点，若fij = 〇，则锚节点j不作为盲节点i定位的 定位节点。
[0067]在定位开始前，初始化定位节点选取矩阵，如果锚节点j在盲节点i的通信范围内， 则f ij = 1，否则f ij = 〇。
[0068]考虑无线传感器网络功率受限等问题，构建如下全局最优化问题：
[_ ⑶
[0070] 约束条件：
[0071] ^ = 1 或以=〇 (9)
[_ (10)
[酬 (id
[0074] 在该最优化问题中，目标函数表示求解最佳定位节点选取矩阵使得整个网络的定 位贡献值之和达到最大。约束条件(9)表示定位节点选取矩阵中的元素值为0或者1; (10)中 表示锚节点j与盲节点i构成的链路上的传输功率，表示网络的最大总功率，参与定 位的所有链路的功率之和不能超过该值;约束条件（11)表示在二维定位中，根据三角特性， 每个盲节点的位置估计至少需要3个定位节点。
[0075] 根据求解该最优化问题得到的最佳定位节点选取矩阵，软件定义网络控制器为盲 节点选取为其定位的定位节点。假设为盲节点i选取N个锚节点作为定位节点，接收到的信 号强度值记为{? 11，1 = 1，2，一，《，根据式(1)计算每个定位节点与盲节点1的估计距离值为 (12)
[0077] N个距离估计值构成距离估计向量￡?=[4,42,_47^,下面使用线性最小二 乘算法计算盲节点i的位置。从N个定位节点中选择距离估计值最小的节点r作为线性最小 二乘算法的参考节点：
[0078] r = argmin/ ^du j, / = 1, !,???,N (13)
[0079]利用距离估计向量，构建如下方程：
(14)
[0081] 在式(14)中^={^^)￡1?2}表示盲节点位置估计向量，且由如下表达式： Xi-Xr yx ~yr dli -d^ -kA . -^2 ~ yi ~ yr dh - dh - kr.2 ,.
[0082] Ans = , . ? Pits = . (15) ? ? * JCM- Xr yN -yr_ ^ - d2Ni -krN
[0083] 心二 € + # - X/2 -乃2，Z 其？* (16)
[0084] 根据LLS算法，求解得到盲节点的位置为
(17)、
[0086]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种软件定义无线传感器网络中的定位方法，其特征在于，所述软件定义无线传感 器网络包括软件定义网络控制器、N a个盲节点和Nb锚节点； 该方法包括步骤： (1) 计算所述软件定义无线传感器网络中任意一个锚节点对任意一个盲节点定位结果 贡献值，用计算出的所有贡献值构建一个贡献矩贡献矩阵中的元素 Wij 表示锚节点j对盲节点i的定位结果贡献值，i e [ 1，2，…，Na]，j e [ 1，2，…，Nb]; (2) 构建定位节点选取矩定义fij = l表示选取锚节点j作为盲节点i 的定为节点，fij = 〇表示锚节点j不作为盲节点i的定为节点； (3) 以最大化贡献矩阵与定位节点选取矩阵转置的乘积为目标问题，BP :设置约束条件为： ① fij = l 或 fij = 0;其中，ευ表示锚节点j与盲节点i构成的链路上的传输功率，表示网络的最大总功 率;求解同时满足上述三个约束条件的最佳定位节点选取矩阵； (4) 软件定义网络控制器根据最佳定位节点选取矩阵为每个盲节点选取定位节点，并 根据所选取定位节点的位置信息，使用线性最小二乘算法计算盲节点的位置。2. 根据权利要求1所述的一种软件定义无线传感器网络中的定位方法，其特征在于，所 述步骤(1)中构建贡献矩卩的方法为： (1-1)获取盲节点i接收到锚节点j的信号强度PU为： Pij = P『l〇alogi〇dij+v 其中，Po为在距离锚节点jlm处的接收信号强度，单位为dBm，a是所述软件定义无线传感 器网络中的路径衰减因子，u是服从高斯分布的随机变量I高斯分布的 方差;并根据信号强度PU计算盲节点i与锚节点j之间的距离d1J; (1-2)根据步骤(2)中得到的du计算锚节点j对盲节点i的定位结果贡献值为：其中；di j和dik分别表示盲节点i与锚节点j和锚节点k的距离，锚节点k为 区别于锚节点j的任意一个锚节点;djk表示锚节点j和锚节点k之间的距离;di_Ljk表示盲节点 i到锚节点j和锚节点k的连线的最短距离； (1-3)基于步骤(1-2)中计算得出的所有构建贡献矩阵Q:3. 根据权利要求2所述的一种软件定义无线传感器网络中的定位方法，其特征在于，还 包括步骤:在进行所述步骤(3)之前，初始化定位节点选取矩阵；初始化定 位节点选取矩阵的方法为： 根据步骤(1 -1)得到的任意盲节点i与任意锚节点j之间的距离d i j，判断锚节点j是否在 盲节点i的通信范围内；若判断结果为是，则令fij = l，否则令fij = 〇。4. 根据权利要求2所述的一种软件定义无线传感器网络中的定位方法，其特征在于，所 述步骤(4)中计算盲节点的位置的方法为： (4-1)设软件定义网络控制器根据最佳定位节点选取矩阵为盲节点i选取的定位节点 个数为N，定义盲节点i接收到定位节点1的信号强度值为{Ρη}，1 e [ 1，2，…，N]; (4-2)根据步骤(1-1)计算盲节点i的距离估计向量为：其中表示定位节点1与盲节点i的估计距离值(4-3)从N个定位节点中选取估计距离值最小的节点r作为参考节点，即利用距离估计向量，构建如下方程：其中，x= {(Xi，yi) eR2}表示盲节点i的位置估计向量； 根据LLS算法，求解方程，得到盲节点i的位置估计向量为：
【文档编号】H04W64/00GK105960009SQ201610235933
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年4月15日
【发明人】燕锋, 朱亚萍, 沈连丰, 章跃跃, 夏玮玮, 胡静, 宋铁成
【申请人】东南大学