CN101363909B - 一种基于单元格的无线传感器网络定位方法 - Google Patents

Abstract

一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，基于单元格模型中锚节点对其通信覆盖范围内的约束，在多个覆盖范围的交集上来估计待定位节点的位置。对于没有检测接收到锚节点信标信息的节点，与锚节点之间同样存在一种位置约束关系，就是在锚节点通信覆盖范围的补集内。本发明提高了定位估计准确度尤其是对稀疏节点定位的准确性及算法覆盖能力。大大降低定位过程的计算及通信开销，减少对锚节点密度的要求；每个节点的计算复杂度与网络的规模无关，抗干扰能力强，具有一定的应用价值，能够有效符合无线传感器网络分布式高精度定位的要求。

Description

一种基于单元格的无线传感器网络定位方法

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络定位方法，尤其涉及一种基于单元格的无线传感器网络定位方法。

技术背景

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，简称WSN)作为一种全新的信息获取和处理技术，其应用越来越广泛。例如可应用于布线和电源供给困难、人员不能到达的区域(如受到污染、环境不能被破坏或敌对区域)和一些临时场合(如发生自然灾害时，固定通信网络被破坏)等。它不需要固定网络支持，具有快速展开，抗毁性强等特点，可广泛应用于军事、工业、交通、环保等领域，特别是对于军事应用、目标追踪、环境检测、空间探索，无线传感器网络的优势越来越明显。

在很多情况下，必须知道传感器感知数据的发生位置才有应用价值。节点定位是无线传感器网络配置和运行的一个基本和关键问题，是大多数应用的基础。对于大多数的无线传感器网络来说，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”，实现对外部目标的定位和追踪。而节点位置信息的获得又可以使网络设计者优化无线传感器网络在其它方面的应用，比如对路由算法的优化、联合信号处理、通信开销的优化、基于位置的信息查询、网络覆盖率检查等。而人工部署和为所有网络节点安装GPS接收器都会受到成本、功耗、扩展性等问题的限制，甚至在某些场合可能根本无法实现，如在室内由于受到建筑物的阻挡其定位性能并不理想，因此必须采用一定技术手段实现无线传感器网络中传感器节点的自身定位。在无线传感器网络中，传感器节点能量有限、可靠性差、节点规模大且随机分布、无线模块的通信距离有限，这对传感器节点的定位方法和定位技术提出了很高的要求。

近年来提出的WSN定位机制及算法中，一般利用无线传感器网络中少量已知位置的节点来获得其他未知位置节点的位置信息。统一将需要定位的节点称为未知节点或待测节点，而位置已知并协助未知节点定位的称为锚节点。其中比较有代表性的Bounding Box算法，将节点的通信范围、位置以及距离等信息都离散化为单元格的形式，未知节点根据与其通信范围内的邻居锚节点的距离信息来估算自身位置。由于其定位原理简单，在此基础上又出现了多种改进及扩展的定位方法。但是这类方法的定位精度稍低，需要较高的锚节点密度，无法估计出部分稀疏节点的位置信息；同时还极易受误差传播以及噪声对测距的影响，算法很不稳定。种种不足严重制约了这类算法的应用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种定位精度高，不易受环境因素影响，且成本低的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：在正方形的无线传感器网络分布区域中，随机分布的N个节点中有K个锚节点。锚节点广播其位置信息给整个网络，在其射频半径通信范围内的节点能接收到该广播信号。如果将圆形通信范围近似为其内接正方形的约束盒，将对该节点位置的2次约束简化为线性约束，并考虑更多锚节点约束，就能缩小覆盖区域的范围并简化计算量，进而降低节点位置区域的不确定性。

本发明方法步骤如下：1、对于无线传感器网络进行网络模型离散化。节点的传播距离以及节点之间的距离都表示为离散的单元形式，基本单元是正方形单元格。节点的圆形通信范围转化为正方形范围。2、网络中的锚节点数目为K。每个锚节点向网络中广播信标信号，信标信号中包括该锚节点的位置信息和ID；3、待测节点(未知节点)S在周期T内，不断监听接收信标信息，并判断出信标信息来自于哪一个锚节点；4、如果在指定时间段T内，未知节点S没有接收任何锚节点的信标信息，则它的可能位置区域在所有锚节点通信范围的并集的补集内；5、如果在指定时间段T内，未知节点S接收到的信标信息来自于m个锚节点，则S的可能位置区域，不仅在所有这m个锚节点的通信范围的交集内，而且也在网络内其它(K-m)个锚节点的通信范围并集的补集内；6、根据步骤4和5确定的约束条件，取最终的可能位置区域的中心，作为未知节点S的最终估计位置。

步骤1)中的网络模型离散化为单元格形式，同时连续场景下的射频传播距离、节点间距离等参数，都表示为单元格形式。简化了网络数学模型，也就意味着计算开销的减少。

步骤2)具体为：锚节点预先配备了GPS定位装置或者在定位初始化阶段由人工指定其位置，作为定位其它大量未知节点的参考节点。锚节点向其邻居节点广播包含其位置信息和自身ID的信标信息数据包。只有在其通信范围内的节点(包括锚节点)才能接收到该信标信号；

步骤3)具体为：未知节点S在周期T内，不断监听信标信号，并且集中整理。根据接收到的信标信息，未知节点S可以得知自己位于哪一个锚节点的范围内，这实际上就是对未知节点S的一种凸面约束；

步骤4)具体为：未知节点S如果在时间段T内没有接收到任何的信标信息，那么就可以断定它不在任何锚节点的通信范围内，于是S的可能位置区域只会在所有锚节点的通信范围之外；

步骤5)具体为：未知节点S如果在时间段T内接收到任何的信标信息，那么就可以断定S同时在这些锚节点的通信范围之内。此外，对于那些发送的信标信息没有被该未知节点接收到的锚节点，它们的通信范围内不可能包括S。因此，S还在这一部分锚节点的通信范围的并集的补集内；

步骤6)具体为：根据步骤4)和5)，缩小了未知节点S可能位置的不确定性，最后的可能位置的集合不一定是规则形状，该集合包含的每一个单元格都是S可能所处的位置。该集合包含的单元格数量越少，说明定位效果越好，节点位置的不确定性越小。取该集合的中心，可以作为S的估计位置。

本发明提供了一种基于离散定位网络模型的分布式节点定位方法，具有较高的定位准确度。计算及通信开销非常小，对锚节点密度要求不高；每个节点的计算复杂度与网络的规模无关，抗干扰能力强，尤其适合于对于节点计算能力有严格限制的场景，具有一定的应用价值。

附图说明

图1为本发明ρ＝3时的离散网络定位模型。

具体实施方式

$B_{(i,j)}^{\mathrm{\ρ}}=[i-\mathrm{\ρ},i+\mathrm{\ρ}]\×[j-\mathrm{\ρ},j+\mathrm{\ρ}],$ 其中 $\mathrm{\ρ}=\left[\frac{\mathrm{rn}}{\sqrt{2}s}\right],$ 规定 $0\≤\mathrm{\ρ}\≤\frac{n}{8}.$ 图1中S是一个未知节点，

内的节点1称为S的邻居节点，节点2、3、4是S的非邻居节点。以 $Q_{\mathrm{\ρ}}=B_{\left(\mathrm{0,0}\right)}^{\frac{n}{2}-\mathrm{\ρ}}$ 表示距离Q边界至少ρ的矩形区域。除了锚节点之外，其余的节点随机分布范围为Q_ρ。在讨论变量的数学期望时，只限于分析在Q_3ρ内的节点。

2、未知节点S的m个邻居锚节点分别为

坐标分别为(x₁，y₁)，...(x_m，y_m)，其余锚节点的坐标为(x_m+1，y_m+1)，...，(x_K，y_K)。A_S表示S所有可能位置的集合区域。

3、当m不为0时，S的位置A_S不仅在这m个邻居锚节点各自通信范围的交集内，同时还在所有其余K-m个非邻居锚节点通信范围的并集之外。

4、如果m为0，A_S就为所有K个锚节点的通信范围并集的非集。

5、完整的定位方法表示如下：

$A_S=\left\{\begin{array}{cc}\left(\underset{i=1}{\overset{m}{\∩}}{B}_{x_i{y}_i}^{\mathrm{\ρ}}\right)-\left(\underset{j=m+1}{\overset{K}{\∩}}{B}_{x_j{y}_j}^{\mathrm{\ρ}}\right)& m>0\\ Q_{\mathrm{\ρ}}-\underset{i=1}{\overset{K}{\∪}}{B}_{x_i{y}_i}^{\mathrm{\ρ}}& m=0\end{array}\right.$

6、以随机变量X＝|A_s|表示A_S中cell的数量，1≤X≤(n+1-2ρ)²。假定通过坐标平移等变换，使得S位于(0，0)。令 $p=\frac{{(2\mathrm{\ρ}+1)}^2}{{(n+1)}^2},$ 则未知节点的区域大小范围，也就是定位出来的节点位置如下：

$E\left(X\right)=4\underset{i=0}{\overset{2\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{2\mathrm{\ρ}}{\mathrm{\Σ}}}{[1-\frac{2{(2\mathrm{\ρ}+1)}^2}{{(n+1)}^2}+\frac{2(2\mathrm{\ρ}+1-i)(2\mathrm{\ρ}+1-j)}{{(n+1)}^2}]}^K+[{(n+1-2\mathrm{\ρ})}^2-{(4\mathrm{\ρ}+1)}^2]{(1-2p)}^K+1$

Claims (7)

1.一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于方法步骤如下：

1)对于无线传感器网络进行网络模型离散化，节点的射频传播距离以及节点之间的距离都表示为离散的单元形式，基本单元是正方形单元格，节点的圆形通信范围转化为正方形范围；

2)网络中的锚节点数目为K，每个锚节点向网络中广播信标信号，信标信号中包括该锚节点的位置信息和ID；

3)未知节点S在周期T内，不断监听接收信标信息，并判断出信标信息来自于哪一个锚节点；

4)如果在周期T内，未知节点S没有接收任何锚节点的信标信息，则它的可能位置区域在所有锚节点通信范围的并集的补集内；

5)如果在周期T内，未知节点S接收到的信标信息来自于m个锚节点，则S的可能位置区域，不仅在所有这m个锚节点的通信范围的交集内，而且也在网络内其它(K-m)个锚节点的通信范围并集的补集内；

6)根据步骤4)和步骤5)确定的约束条件，取最终的可能位置区域的中心，作为未知节点S的最终估计位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于：步骤1)中的网络模型离散化为单元格形式，同时连续场景下的射频传播距离、节点间距离等参数，都表示为单元格形式，简化了网络数学模型，也就意味着计算开销的减少。

3.根据权利要求1所述的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于：步骤2)具体为：锚节点预先配备了GPS定位装置或者在定位初始化阶段由人工指定其位置，作为定位其它大量未知节点的参考节点，锚节点向其邻居节点广播包含其位置信息和自身ID的信标信息数据包，只有在其通信范围内的节点才能接收到该信标信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于：步骤3)具体为：未知节点S在周期T内，不断监听信标信号，并且集中整理，根据接收到的信标信息，未知节点S可以得知自己位于哪一个锚节点的范围内，这实际上就是对未知节点S的一种凸面约束。

5.根据权利要求1所述的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于：步骤4)具体为：未知节点S如果在周期T内没有接收到任何的信标信息，那么就可以断定它不在任何锚节点的通信范围内，于是S的可能位置区域只会在所有锚节点的通信范围之外。

6.根据权利要求1所述的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于：步骤5)具体为：未知节点S如果在周期T内接收到任何的信标信息，那么就可以断定S同时在这些锚节点的通信范围之内，此外，对于那些发送的信标信息没有被该未知节点接收到的锚节点，它们的通信范围内不可能包括S，因此，S还在这一部分锚节点的通信范围的并集的补集内。

7.根据权利要求1所述的一种基于单元格的无线传感器网络定位方法，其特征在于：步骤6)具体为：根据步骤4)和5)，缩小了未知节点S可能位置区域的不确定性，最后的可能位置区域的集合不一定是规则形状，该集合包含的每一个单元格都是S可能所处的位置，该集合包含的单元格数量越少，说明定位效果越好，节点位置的不确定性越小，取该集合的中心，可以作为S的估计位置。

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