基于最优信标组的无线传感网节点定位方法

摘要

一种基于最优信标组的无线传感网定位方法，包括下述步骤：步骤1，建立一个无线传感器网络，包括辅助定位的信标节点和待定位的目标节点；步骤2，当未知节点移动时，更新未知节点的位置并广发一个定位请求包；当信标节点接收到定位请求包时，发送包含节点和位置坐标的信息包；步骤3，未知节点收到信标节点的信息包后，对信标节点依其RSSI值从大到小排序，并建立RSSI与未知节点到信标节点距离的映射；步骤4，从信标节点集合中选取离未知节点最近的4个节点，每3个信标节点组成一组信标组，选取共线度最小的一组作为最优信标组；步骤5，采用极大似然法获得未知节点的初始位置。本发明算法复杂度低、节点间通信开销小、定位精度高。

主权项

1.一种基于最优信标组的无线传感网定位方法，其特征在于：包括下述步骤：步骤1，建立一个无线传感器网络，所述无线传感器网络包括辅助定位的信标节点和待定位的目标节点，所述信标节点和目标节点均配置无线通信设备，随机分布于网络中；步骤2，当未知节点移动时，更新未知节点的位置并广发一个定位请求包；当信标节点接收到定位请求包时，发送包含节点ID和位置坐标的信息包；步骤3，未知节点收到信标节点的信息包后，对信标节点依其RSSI值从大到小排序，并建立RSSI与未知节点到信标节点距离的映射，建立3个集合；(1)信标节点集合：Beacon_set={B₁,B₂,B₃…B_N}，N为信标节点的个数；(2)未知节点到信标节点距离集合：Distance_set={d₁,d₂,d₃…d_N},d₁<d₂…d_N；(3)信标节点位置集合：Position_set={(X₁,Y₁),(X₂,Y₂),…,(X_N,Y_N)}；步骤4，未知节点首先从信标节点集合Beacon_set中选取离未知节点最近的4个节点，然后每3个信标节点组成一组信标组，总共分成组，分别计算各个信标组的共线度后，A、B、C是三个信标节点，∠A是三角形ABC中最小角，则用∠A的余弦值来衡量信标节点组的共线程度，即：$\mathrm{NC}=\cos (\angle A)=\left|\frac{{\mathrm{AB}}^2+{\mathrm{AC}}^2-{\mathrm{BC}}^2}{2\mathrm{AB}\times \mathrm{AC}}\right|---\left(1\right)$选取共线度最小的一组作为最优信标组；步骤5，采用极大似然法获得未知节点的初始位置，假设B₁(x₁,y₂),B₂(x₂,y₂),B₃(x₃,y₃)为步骤4得到的3个信标节点，L(x,y)为未知节点，d₁,d₂,d₃分别为B₁,B₂,B₃到L的距离，其中d_i=||B_i-L||，得到以下超定非线性方程组：$\left\{\begin{array}{c}{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2=d_1^2\\ {(x_2-x)}^2+{(y_2-y)}^2=d_2^2\\ {(x_3-x)}^2+{(y_3-y)}^2=d_3^2\end{array}\right.---\left(2\right)$采用极大似然估计法来获得最小均方差意义上的估计值：$\hat{X}=A^{-1}B---\left(3\right)$式中，$\hat{X}=\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right],$$A=2\left[\begin{array}{cc}{x}_1-x_3& y_1-y_3\\ x_2-x_3& y_2-y_3\end{array}\right],$$B=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_3^2+y_1^2-y_3^2-r_1^2+r_3^2\\ x_2^2-x_3^2+y_2^2-y_3^2-r_2^2+r_3^2\end{array}\right],$求得的为未知节点的定位坐标信息。