一种坑道无线传感器节点测距及定位方法

摘要

本发明提出一种坑道无线传感器节点测距方法，该方法通过测量报文在两节点之间的传输时间来获得节点之间的测量距离以及对测量距离的合理筛选，有效克服了坑道环境中无线电信号多径效应、衰减、畸变等对测距精度的影响，对测距过程中出现的瞬时故障有良好的抑制效果。本发明还提供了传感器节点定位方法，首先按照上述测距方法获取移动节点与参考节点的测量距离，再采用迭代法计算移动节点坐标，该方法在极大似然估计法的基础上加上了迭代求精的过程，大幅度提高了移动节点定位计算的精度。

主权项

1.一种坑道无线传感器节点的定位方法，首先获取移动节点与各参考节点间的测量距离其过程为：移动节点广播定位请求；收到定位请求的信标节点反馈确认信号；移动节点从反馈确认信号的信标节点中选取部分作为参考节点；对移动节点与参考节点进行前向测距和反向测距，计算前向测距结果和反向测距结果的平均值即为移动节点与参考节点间的测量距离；所述前向测距的实现方式为：移动节点向参考节点发送查询帧，计算查询帧从移动节点到参考节点的飞行时间，由飞行时间乘以光速得到前向测距结果；所述反向测距的实现方式为：参考节点向移动节点发送查询帧，计算查询帧从参考节点到移动节点的飞行时间，由飞行时间乘以光速得到反向测距结果；移动节点利用定位算法计算自身坐标，其过程为：预估移动节点的初始位置；迭代计算移动节点的中间估计位置；其中迭代公式为$\left\{\begin{array}{c}{x}^{(k+1)}=x^{\left(k\right)}+\frac{f(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})g_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})-g(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})f_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})}{g_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})f_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})-f_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})g_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})}\\ y^{(k+1)}=y^{\left(k\right)}+\frac{g(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})f_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})-f(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})g_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})}{g_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})f_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})-f_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})g_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})}\end{array}\right.$(x⁽⁰⁾,y⁽⁰⁾)为移动节点的初始估计位置；(x^(k),y^(k))为第k次迭代结果，其中k=0,1,2,3,...；$f(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}[x^{\left(k\right)}-x_i-\frac{d_i(x^{\left(k\right)}-x_i)}{\sqrt{{(x^{\left(k\right)}-x_i)}^2+{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2}}];$$g(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}[y^{\left(k\right)}-y_i-\frac{d_i(y^{\left(k\right)}-y_i)}{\sqrt{{(x^{\left(k\right)}-x_i)}^2+{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2}}];$$f_{\left(x\right)}(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}[1-\frac{d_i{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2}{{[{(x^{\left(k\right)}-x_i)}^2+{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2]}^{\frac{3}{2}}}];$$f_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\frac{d_i(x^{\left(k\right)}-x_i)(y^{\left(k\right)}-y_i)}{{[{(x^{\left(k\right)}-x_i)}^2+{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2]}^{\frac{3}{2}}};$$g_x(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\frac{d_i(x^{\left(k\right)}-x_i)(y^{\left(k\right)}-y_i)}{{[{(x^{\left(k\right)}-x_i)}^2+{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2]}^{\frac{3}{2}}};$$g_y(x^{\left(k\right)},y^{\left(k\right)})=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}[1-\frac{d_i{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2}{{[{(x^{\left(k\right)}-x_i)}^2+{(y^{\left(k\right)}-y_i)}^2]}^{\frac{3}{2}}}];$(x_i,y_i)为第i个参考节点的坐标；d_i为移动节点到第i个参考节点的测量距离；n为参考节点的个数；当$\sqrt{{(x^{\left(k\right)}-x^{(k+1)})}^2+{(y^{\left(k\right)}-y^{(k+1)})}^2}<\mathrm{EPS}$或者迭代次数超过上限时，停止迭代，移动节点的中间估计位置(x^M,y^M)为最后一次迭代的迭代结果，EPS是计算精度；将移动节点初始位置(x⁽⁰⁾,y⁽⁰⁾)和中间估计位置(x^M,y^M)分别代入评价函数$S(x,y)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\sqrt{{\left({x-x}_i\right)}^2+{\left({y-y}_i\right)}^2}-d_i}^2;$如果S(x⁽⁰⁾,y⁽⁰⁾)＜S(x^M,y^M)，选取(x⁽⁰⁾,y⁽⁰⁾)作为移动节点的最优估计位置，否则选取(x^M,y^M)作为移动节点的最优估计位置。