CN101493518A - 无线传感器网络节点定位方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了无线传感器网络节点定位方法及装置。该方法包括下列步骤：获得整个无线传感器网络的拓扑结构，采用基于网络密度的分簇方法，在对簇头进行优化选择后，基于密度可达性方法把整个无线传感器网络划分为多个密度均匀、互不重叠的簇；获得所有所述簇头的绝对坐标，并使用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序，然后确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，实现无线传感器网络内的节点定位。其能够在保证较高的节点定位精度的同时，降低信标的移动开销计算开销，提高节点定位实时性。

Description

无线传感器网络节点定位方法及装置

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，特别是涉及无线传感器网络节点定位方法及装置。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)节点定位在环境监测、人员及动物目标的定位跟踪、物流及资产管理、安防及军事等领域有着广泛的应用前景。

目前在使用定位技术对节点位置进行估计时，为了获得节点的绝对位置信息，一般需要使用少量位置信息已知的静态信标。而这些静态信标的数量及排布方式对网络节点的定位性能有较大影响。当网络部署的静态信标越多、节点距离静态信标越近时，节点的定位精度越高。现有静态信标节点一般采用配置GPS模块的方式，由于GPS模块成本较高，功耗较大，实际应用中难以大量部署信标节点。考虑到一旦未定位节点完成定位，静态信标的定位参考作用变得不那么重要，因此为减少使用成本，可使用一个或少量移动信标(如安装有GPS的移动机器人)来遍历整个网络，辅助网络内的未定位节点实现自定位，这类方法称为移动信标辅助定位方法。

现有的移动信标辅助定位方法一般借助信标在网络“感兴趣区域(RegionOf Interest，ROI)”的有规律移动，并在预先规划好的多个特定地理位置(或者按固定时间间隔周期性地)发射包含自身位置信息的无线信号，未定位节点根据接收到的信标信号，测量自身与信标间的相对距离或角度，当它获得三个或更多的测量数据后，采用三边或多边等定位方法实现自定位。这类定位方法的开销主要集中在移动信标的移动上，需要对信标的移动路径(即移动轨迹)进行优化。目前大部分移动信标辅助定位方法并未给出具体的移动信标路径(即移动信标什么时候或者移动到什么地点，应向未定位节点发射数据包)，一般仅仅提出了信标路径规划的基本原则及要求。只有部分方法给出了对整个网络节点进行多重全覆盖的移动路径方法。使用多重全覆盖的移动路径规划方法，当网络规模较大时，信标移动路径较长，其无线发射开销和能量消耗过大。当网络节点密度分布不均时，尤其是在网络部分区域未部署节点时，采用均匀遍历整个网络的多重全覆盖路径规划机制将导致较低的信标使用效率。此外，采用多重全覆盖的移动路径方法，信标需要花费较长的时间才能遍历完整个网络，因此完成网络所有节点定位的时间较长，实时性较差，当未定位节点缓慢移动时，定位误差较大。

发明内容

本发明的目的在于提供无线传感器网络节点定位方法及装置，其能够克服现有移动信标辅助定位技术中的不足，综合考虑网络节点的分布情况，并发挥无线传感器网络节点相互协同定位优势，把网络分簇和利用遗传算法进行移动信标辅助定位有机结合，在保证较高的节点定位精度的同时，降低了信标的移动开销计算开销，提高了节点定位实时性。

为实现本发明的目的而提供的无线传感器网络节点定位方法，包括下列步骤：

步骤100.获得整个无线传感器网络的拓扑结构，采用基于网络密度的分簇方法，在对簇头进行优化选择后，基于密度可达性方法把整个无线传感器网络划分为多个密度均匀、互不重叠的簇；

步骤200.获得所有所述簇头的绝对坐标，并使用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序，然后确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，实现无线传感器网络内的节点定位。

所述步骤100，包括下列步骤：

步骤110.根据整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距，计算每个节点的权值，并选择所述无线传感器网络内权值最大的节点作为簇头节点；

步骤120.从该簇头节点开始，使用密度可达方法在网络内进行扩散，簇头密度可达区域为该簇的大小；

步骤130.判断所述整个无线传感器网络中是否还存在未加入簇的节点，若是，则执行步骤140；否则，执行步骤150；

步骤140.在所述整个无线传感器网络中删除已形成簇的节点，在剩余的未形成簇的节点中，重新计算各节点权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头，再次使用密度可达方法进行扩散，产生新的簇，返回步骤130；

步骤150.将生成的簇中成员数目小于预先设定数目的簇合并到距离最近且簇中成员数量大于规定阈值的簇中去。

所述步骤110，包括下列步骤：

步骤111.获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距；

步骤112.计算整个无线传感器网络中每个节点的权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头节点。

所述步骤200，包括下列步骤：

步骤210.采用全局路径规划方法确定移动信标遍历所有簇的顺序；

步骤220.采用簇内路径规划方法确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，最终实现无线传感器网络内的节点定位。

所述步骤210，包括下列步骤：

步骤211.采用多维尺度分析方法对所有簇头进行定位；

步骤212.使用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序。

步骤211中，当仅有一个移动信标时，借助信标的移动，可得到多个不共线、具有良好几何拓扑结构的虚拟信标位置，由这几个虚拟信标的相对位置与绝对位置之间的对应关系，使用最佳线性变换方法，可获得所有簇头相对坐标到绝对坐标的转换矩阵，使用该变换矩阵得到所有簇头的绝对坐标。

所述步骤220，包括下列步骤：

步骤221.用正六边形包围每一个所述簇头，使簇头位于正六边形的中心；

步骤222.在每一个所述正六边形的六个顶点中，选择距离上一个正六边形出口顶点最近的顶点，作为该六边形的入口，移动信标按顺时针方向或反时针方向遍历该正六边形的六个顶点，在最后一个顶点位置，选择距离该顶点最近的下一个正六边形的顶点方向，移动接入下一个正六边形；重复本步骤一直持续到遍历完所有正六边形；

步骤223.移动信标按上述规划好的全局路径移动，并在每个所述正六边形的顶点发射包含自身位置信息的数据包；

步骤224.当未定位节点接收到3个或更多的信标位置信息时，使用3边或多边定位方法实现自定位，并升级为静态信标，参与下一轮其它未定位节点的定位；

步骤225.判断是否所有未定位节点已完成定位或已达到最大迭代次数，若是，则结束节点定位；否则返回步骤224。

为实现本发明的目的，还提供无线传感器网络节点定位装置，所述装置，包括：分簇模块和路径规划模块，其中：

所述分簇模块，用于对簇头进行优化选择后，基于密度可达性方法把整个无线传感器网络划分为多个簇；

所述路径规划模块，用于根据所述簇，规划移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，最终实现无线传感器网络内的节点定位。

所述分簇模块，包括：

簇头节点选择模块，用于根据无线传感器网络中每个节点的权值，选择簇头节点；

簇构建模块，用于从所述簇头节点开始，通过使用密度可达方法在网络内进行扩散构建簇；

簇判断模块，用于判断所述整个无线传感器网络中是否还存在未加入簇的节点；

簇合并模块，用于将生成的簇中成员数目小于规定阈值的簇合并到距离最近且数量大于规定阈值的簇中去。

所述簇头节点选择模块，包括：

网络信息获取模块，用于获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距；

权值计算模块，用于计算整个无线传感器网络中每个节点的权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头节点。

所述路径规划模块，包括：

全局路径规划模块，用于为所有簇头定位并确定移动信标遍历网络所有簇的顺序；

簇内路径规划模块，用于确定簇内信标移动路径，实现簇内节点的高精度定位。

所述全局路径规划模块，包括：

簇头定位模块，用于对无线传感器网络内的所有簇头进行定位；

簇遍历模块，用于确定移动信标遍历所有簇的顺序。

所述簇内路径规划模块，包括：

簇内路径变换模块，用于正六边形包围每一个所述簇头，使簇头位于正六边形的中心；

六边形遍历模块，用于遍历所述正六边形；

信息发射模块，用于移动信标在每个所述正六边形的顶点发射包含自身位置信息的数据包；

自定位模块，用于未定位节点根据接收到的所述移动信标的位置信息，进行自定位；

判断模块，用于判断是否所有未定位节点已完成定位或达到最大迭代次数。

本发明的有益效果是：有效减少现有网络全覆盖虚拟信标路径规划方法存在的移动路径较长、无线发射开销较大和信标利用率较低的不足，通过采用基于密度可达性方法把整个无线传感器网络划分为多个簇；并使用遗传算法确定簇内信标移动路径，兼顾未定位节点定位精度、移动信标开销和网络完成定位时间的合理平衡，实现无线传感器网络内的节点定位。本方法同样适合于移动信标能量受限或节点在部分关键感兴趣区域部署较密，而在其它区域传感节点部署相对较少的非均匀网络拓扑。

附图说明

图1是本发明无线传感器网络节点定位方法的流程图；

图2是本发明中对整个无线传感器网络分簇的流程图；

图3是本发明中确定信标移动路径，实现无线传感器网络内节点定位的方法流程图；

图4是本发明无线传感器网络节点定位装置的结构示意图；

图5是本发明的一实施例的某一随机非均匀网络拓扑节点连通图；

图6是本发明的一实施例的节点估计位置及其真实坐标图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置，是利用移动信标来辅助定位无线传感器网络节点。具体为：将移动信标的移动范围限制在传感器网络节点的部署区域内，基于网络节点的分簇结果，移动信标按照优化的全局路径进行移动以定位簇头节点，再根据已经定位的簇头节点和局部路径规划方法实现未定位节点的高精度定位。

下面结合上述目标详细介绍本发明无线传感器网络节点定位方法。图1是本发明无线传感器网络节点定位方法实施例的流程图，如图1所示，所述方法包括下列步骤：

步骤100.对整个无线传感器网络的节点进行分簇。具体包括：获得整个无线传感器网络的拓扑结构，采用基于网络密度的分簇方法，通过对簇头进行优化选择以及使用密度可达性方法，把整个无线传感器网络划分为多个密度均匀、互不重叠的簇；

无线传感器网络由至少一个节点组成，要实现无线传感器网络节点的定位，本发明通过对获得整个无线传感器网络的拓扑结构中的节点进行分簇，在无线传感器网络节点定位方法的实施例中，结合无线传感器网络特点，对基于密度带噪声空间数据聚类算法(Density Based Spatial Clustering ofApplication with Noise，DBSCAN)进行改进，并应用于节点分簇。DBSCAN分簇方法无需整个网络的先验分布信息，仅需设置一个参数，就可将空间上相邻且密度相近的节点划分到同一簇内，最终把整个网络划分为本地密度相近、较整体密度高、非重叠的多个簇。它不仅适用于均匀网络，同样适用于不规则网络。

步骤200.确定信标移动路径，实现无线传感器网络内节点定位。具体包括：获得所有所述簇头的绝对坐标，并采用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序，然后确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，无线传感器网络内的节点定位。

该无线传感器网络节点定位方法的实施例，采用簇头全局路径规划和簇内路径规划相结合的方式，首先确定网络内簇头的遍历顺序，即移动信标遍历网络所有簇的顺序，然后确定簇内信标的移动路径，最终形成信标在整个网络内的优化移动路径，实现无线传感器网络内的节点定位。

图2是本发明无线传感器网络节点定位方法中对整个无线传感器网络的节点进行分簇实施例的流程图。如图2所示，所述步骤100，可以包括下列步骤：

步骤110.根据整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距，计算每个节点的权值，并选择所述无线传感器网络内权值最大的节点作为簇头节点；

该实施例对DBSCAN分簇方法的改进主要是基于节点核心密度的簇头选择机制。该簇头选择机制既能保证簇内节点间具有一定的密度可达性，而且还能保证簇头位于簇内密度最大处。当使用增量定位方法对节点依次进行定位时(即定位扩散)，使用该分簇方法，可保证节点定位由高密度区域扩散而来，避免增量定位由节点稀疏区域扩散而引入较大的定位积累误差。

所述步骤110，还可以包括：

步骤111.获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距；

现有技术中，获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距的方法有很多，在此不再一一赘述。

较佳地，作为一种可实施方式，本发明中在相邻节点间使用无线信号接收强度或无线信号传播时间方法，获得直接邻居间的测距估计，然后把所有测距信息发送到汇聚节点(中央处理节点)。汇聚节点使用接收到的所有节点信息(包括测距估计)，构建网络拓扑结构。

步骤112.计算整个无线传感器网络中每个节点的权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头节点；

为了选择簇内权值(核心密度)最大的节点作为簇头节点，本发明采用了如式(1)所示的节点权值计算公式，其中NodeDegree表示能与节点i直接通信的节点数目，即一跳邻居数，参数α定义如式(2)所示，它用于确定节点i的核心密度区域范围。式(2)中Dr(Density Range)为簇密度范围参数，它由围绕节点i的核心节点数阈值CoreDegree确定，其定义如式(3)所示，其中Neighbor_i()为节点i直接邻居节点的有序集合，它根据邻居节点距离节点i由近到远的顺序，进行排序。围绕节点i的核心节点数参数CoreDegree可根据网络节点密度及定位需求情况进行调整。函数Dist(i，j)为节点i、j间的欧氏距离。

Weight＝NodeDegree/α                (1)

$\mathrm{\α}=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Dr},& \mathrm{NodeDegree}>\mathrm{CoreDegree}\\ \mathrm{TransmissionRadius},& \mathrm{NodeDegree}\≤\mathrm{CoreDegree}\end{array}\right.---\left(2\right)$

Dr＝Dist(i，Neighbor_i(CoreDegree))   (3)

在权值计算公式(1)中引入修正参数α，能够保证当节点连通度(即节点i的1跳直接邻居数目)满足一定阈值(即预先定义的节点数量值)要求时，分簇方法能够挑选出簇内核心密度最高的节点作为簇头。通过引入修正参数α，即使边缘节点连通度较高，该簇头选举机制仍会选择核心密度较大的节点。

其核心思想是在以节点i为圆心，以节点i的无线发射距离为半径所构成的圆内，计算达到节点邻居数目阈值时的同心圆半径，同心圆半径越小的节点越有可能被选作为簇头节点。边缘节点连通度再高，如果其邻居节点数目达到阈值的同心圆半径较大，被选为簇头节点的概率较低。由式(2)和式(3)可知，当节点i拥有的1跳邻居数目大于CoreDegree值时，Dr＝α。不过当1跳邻居数目小于等于预定义参数CoreDegree值时，节点i不能作为密度可达方法的发起点，即不能成为簇头。

步骤120.从该簇头节点开始，使用密度可达方法在网络内进行扩散，簇头密度可达区域即为该簇的大小；

根据无线传感器网络节点分簇及定位需求，本发明如公式(3)所示定义簇密度范围参数Dr(Density range)，它由围绕节点i的核心节点数阈值CoreDegree确定，其中Dist(i，j)为节点i、j间的欧氏距离。

所述密度可达方法，是指当从节点i到节点j存在一条路径，且每跳距离都小于或等于Dr时，称节点j从节点i密度可达。由密度可达性定理可知，当节点j由节点i密度可达时，节点j一定被包含在节点i所生成的簇中。

步骤130.判断所述整个无线传感器网络中是否还存在未加入簇的节点，若是，则执行步骤140；否则，执行步骤150；

步骤140.在所述整个无线传感器网络中删除已形成簇的节点，在剩余的未形成簇的节点中，重新计算各节点权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头，再次使用密度可达方法进行扩散，产生新的簇，返回步骤130；

所述计算各节点权值及使用密度可达方法进行扩散的方法与步骤110-步骤120一致，在此不再以一赘述。

本步骤中，在剩余的未形成簇的节点中重新计算各节点权值，目的在于在剩余节点中排除已形成簇节点的影响，尽可能在剩余节点中形成密度最大的簇，且簇头处于簇中心。

步骤150.将生成的簇中成员数目小于预先设定数目的簇合并到距离最近(两簇头之间跳段数最小)且数量大于规定阈值的簇中去。

所述簇合并过程一直进行到所有剩下簇的成员数目大于规定阈值时为止。

对整个无线传感器网络的节点进行分簇，是基于网络核心密度的分簇机制，能够有效地减少不良几何拓扑结构对定位性能的影响。

图3是本发明无线传感器网络节点定位方法中确定信标移动路径，实现无线传感器网络内节点定位实施例的流程图。如图3所示，所述步骤200，可以包括下列步骤：

步骤210.采用全局路径规划方法确定移动信标遍历所有簇的顺序；

所述步骤210，还可以包括下列步骤：

步骤211.采用多维尺度分析方法MDS-MAP(C)对所有簇头进行定位；

使用密度分簇方法得到的簇头节点代表了网络整个拓扑的分布情况。在进行移动信标全局路径规划时，需要知道这些簇头节点的绝对位置。本发明采用多维尺度分析方法MDS-MAP(C)对所有簇头进行定位。

所述多维尺度分析方法，为现有技术，在此不再一一赘述。

当仅有一个移动信标时，借助信标的移动，可得到多个不共线、具有良好几何拓扑结构的虚拟信标位置(如边长等于无线通信半径的正三角形等)，由这几个虚拟信标的相对位置与绝对位置之间的对应关系，使用最佳线性变换方法，可获得所有簇头相对坐标到绝对坐标的转换矩阵，使用该变换矩阵，得到所有簇头的绝对坐标。

步骤212.使用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序；

当获得所有簇头的绝对坐标后，移动信标辅助定位问题就转化为最短路径遍历所有簇头的问题，即旅行商(TSP)问题。为减少计算复杂度，本发明采用启发式搜索方法-遗传算法(GA)获取旅行商问题的次优解。

所述遗传算法为现有技术，在此不再一一赘述。

步骤220.采用簇内路径规划方法确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，最终实现无线传感器网络内的节点定位；

上述簇头全局路径规划方法确定了移动信标遍历整个网络的顺序，而簇内路径规划的目标是在相同的簇内信标移动路径长度条件下，最大化至少3重覆盖区域的面积，以使尽可能多的簇内未定位节点能够直接使用3个或更多的虚拟信标信息完成自定位。借鉴蜂窝网络覆盖思想，本发明采用正六边形局部路径规划方法进行簇内路径规划。

所述步骤220，还可以包括下列步骤：

步骤221.用正六边形包围每一个所述簇头，使簇头位于正六边形的中心；

本发明采用基于正六边形的簇内路径(簇头处于正六边形中心)变换方法，与基于等边三角形的局部路径变换方法相比，在相同周长1(即相同簇内信标移动路径长度)条件下，正六边形围成的区域面积为是等边三角形围成面积的1.5倍。除此之外，使用正六边形路径，还能较好地避免多个移动信标位置的共线现象，这也是移动信标路径规划的目的之一。

步骤222.在每一个所述正六边形的六个顶点中，选择距离上一个正六边形出口顶点最近的顶点，作为该六边形的入口，移动信标按顺时针方向(也可采用反时针方向)遍历该正六边形的六个顶点，在最后一个顶点位置，选择距离该顶点最近的下一个正六边形的顶点方向，移动接入下一个正六边形；重复本步骤一直持续到遍历完网络内所有正六边形；

步骤223.移动信标按上述规划好的全局路径移动，并在每个所述正六边形的顶点发射包含自身位置信息的数据包；

步骤224.当未定位节点接收到3个或更多的移动信标位置信息时，使用3边或多边定位方法实现自定位，并升级为静态信标，参与下一轮其它未定位节点的定位；

步骤225.判断是否所有未定位节点已实现定位或已达到最大迭代次数，若是，则结束节点定位；否则返回步骤224。

上述采用由簇头所在的高密度区域向低密度区域扩散的增量定位方式，可有效抑制定位误差的积累效应。

本发明的实施例采用全局路径规划与局部路径规划方法相结合的方式，兼顾了全局最短路径优化与簇内簇头附近多重覆盖区域尽可能大的要求，仅对网络簇头及其附近局部区域进行多重全覆盖的策略，并不对整个ROI进行多重覆盖，配合增量定位方法，不仅有效减少信标的移动路径长度和无线发射开销，提高信标利用率，而且还可降低整个网络的定位时间。

相应于本发明的无线传感器网络节点定位方法，本发明还提供无线传感器网络节点定位装置。其能够生成一条优化的信标移动路径，在保证定位覆盖度和定位精度的前提下，降低移动开销。

图4是本发明无线传感器网络节点定位装置实施例的结构示意图。如图4所示，所述装置，包括：分簇模块1和路径规划模块2，其中：

所述分簇模块1，用于对簇头进行优化选择后，基于密度可达性方法把整个无线传感器网络划分为多个簇；

所述路径规划模块2，用于根据所述簇，规划移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，最终实现无线传感器网络内的节点定位。

所述装置可有效减少现有网络全覆盖虚拟信标路径规划方法存在的移动路径较长、无线发射开销较大和信标利用率较低的不足，兼顾未定位节点定位精度、移动信标开销和网络完成定位时间的合理平衡。

所述装置同样适合于移动信标能量受限或节点在部分关键感兴趣区域部署较密，而在其它区域传感节点部署相对较少的非均匀网络拓扑。

该实施例中，所述分簇模块1，可以包括：

簇头节点选择模块11，用于根据无线传感器网络中每个节点的权值，选择簇头节点；

簇构建模块12，用于从所述簇头节点开始，通过使用密度可达方法在网络内进行扩散构建簇；

簇判断模块13，用于判断所述整个无线传感器网络中是否还存在未形成簇的节点；

簇合并模块14，用于将生成的簇中成员数目小于规定阈值的簇合并到距离最近(两簇头之间跳段数最小)且数量大于规定阈值的簇中去。

所述簇头节点选择模块11，还可以包括：

网络信息获取模块111，用于获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距；

权值计算模块112，用于计算整个无线传感器网络中每个节点的权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头节点。

所述路径规划模块2，可以包括：

全局路径规划模块21，用于为所有簇头定位并确定移动信标遍历网络所有簇的顺序；

簇内路径规划模块22，用于确定簇内信标移动路径，实现簇内节点的高精度定位。

所述全局路径规划模块21，还可以包括：

簇头定位模块211，用于对无线传感器网络内的所有簇头进行定位；

簇遍历模块212，用于确定移动信标遍历所有簇的顺序。

所述簇内路径规划模块22，包括：

簇内路径变换模块221，用于正六边形包围每一个所述簇头，使簇头位于正六边形的中心；

六边形遍历模块222，用于遍历所述正六边形；

信息发射模块223，用于移动信标在每个所述正六边形的顶点发射包含自身位置信息的数据包；

自定位模块224，用于未定位节点根据接收到的所述移动信标的位置信息，进行自定位；

判断模块225，用于判断是否所有未定位节点已完成定位或已达到最大迭代次数。

较佳地，作为一种可实施方式，本发明给出了在无线通信半径为25米条件下应用本发明，无线传感器网络节点的定位性能。

图5是本发明的一实施例的某一随机非均匀网络拓扑节点连通图(平均网络连通度：13)。图6是本发明的一实施例的节点估计位置及其真实坐标图。

表1列出了在如图5所示随机网络拓扑分布条件下的节点定位性能(信标无线通信半径为25米)。定位性能指标主要包括移动信标路径长度、信标发射数目、信标利用率及节点定位误差。其中节点定位误差采用均方根误差(RMSE)形式，移动信标利用率定义为网络所有未定位节点接收到的信标数目与移动信标发射总数之间的比值。

表1定位性能(发射半径为25米)

可见，当节点无线通信半径为25米时，移动信标路径长度为996米，定位误差RMSE为20.6％，节点估计位置与真实位置分别如图6所示，其中“+”为节点估计位置，与其相连线段的另一端为节点真实位置。仅需发射108(18簇×6个信标/簇)个移动信标，有效降低了移动信标的移动和发射开销，尤其适用于网络规模较大或移动信标能量受限情形。此外，由于充分利用了网络节点的分布信息，仅对节点分布较密的簇头及其附近区域进行路径规划，信标利用率高达100％。

值得指出的是，20.6％的定位精度已能满足无线传感器网络众多应用需求，对于能量受限的移动机器人来说，缩短信标移动路径长度至关重要，本发明提出的定位方法能有效降低移动信标能耗。

综上所述，本发明的有益效果在于：

1.本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置，提出了基于网络核心密度的分簇机制，有效地减少不良几何拓扑结构对定位性能的影响；

2.本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置，采用仅对网络簇头及其附近局部区域进行多重全覆盖的策略，并不对整个ROI进行多重覆盖，配合增量定位方法，不仅有效减少信标的移动路径长度和无线发射开销，提高信标利用率，而且还可降低整个网络的定位时间；

3.本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置，采用全局路径规划与局部路径规划方法相结合的方式，兼顾了全局最短路径优化与簇内簇头附近多重覆盖区域尽可能大的要求；

4.本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置，采用由簇头所在的高密度区域向低密度区域扩散的增量定位方式，可有效抑制定位误差的积累效应。

5.本发明的无线传感器网络节点定位方法及装置，可有效减少现有网络全覆盖虚拟信标路径规划方法存在的移动路径较长、无线发射开销较大和信标利用率较低的不足，兼顾未定位节点定位精度、移动信标开销和网络完成定位时间的合理平衡。该方法同样适合于移动信标能量受限或节点在部分关键感兴趣区域部署较密，而在其它区域传感节点部署相对较少的非均匀网络拓扑。

通过结合附图对本发明具体实施例的描述，本发明的其它方面及特征对本领域的技术人员而言是显而易见的。

以上对本发明的具体实施例进行了描述和说明，这些实施例应被认为其只是示例性的，并不用于对本发明进行限制，本发明应根据所附的权利要求进行解释。

Claims (13)

1.一种无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，包括下列步骤：

步骤100.获得整个无线传感器网络的拓扑结构，采用基于网络密度的分簇方法，通过对簇头进行优化选择以及使用密度可达性方法，把整个无线传感器网络划分为多个密度均匀、互不重叠的簇；

步骤200.获得所有所述簇头的绝对坐标，并采用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序，然后确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，实现无线传感器网络内的节点定位。

2.根据权利要求1所述的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，所述步骤100，包括下列步骤：

步骤110.根据整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距，计算每个节点的权值，并选择所述无线传感器网络内权值最大的节点作为簇头节点；

步骤120.从该簇头节点开始，使用密度可达方法在网络内进行扩散，簇头密度可达区域为该簇的大小；

步骤130.判断所述整个无线传感器网络中是否还存在未加入簇的节点，若是，则执行步骤140；否则，执行步骤150；

步骤140.在所述整个无线传感器网络中删除已形成簇的节点，在剩余的未形成簇的节点中，重新计算各节点权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头，再次使用密度可达方法进行扩散，产生新的簇，返回步骤130；

步骤150.将生成的簇中成员数目小于预先设定数目的簇合并到距离最近且数量大于规定阈值的簇中去。

3.根据权利要求2所述的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，所述步骤110，包括下列步骤：

步骤111.获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距；

步骤112.计算整个无线传感器网络中每个节点的权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头节点。

4.根据权利要求1所述的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，所述步骤200，包括下列步骤：

步骤210.采用全局路径规划方法确定移动信标遍历所有簇的顺序；

步骤220.采用簇内路径规划方法确定簇内信标移动路径，形成移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，最终实现无线传感器网络内的节点定位。

5.根据权利要求4所述的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，所述步骤210，包括下列步骤：

步骤211.采用多维尺度分析方法对所有簇头进行定位；

步骤212.使用遗传算法确定移动信标遍历所有簇的顺序。

6.根据权利要求5所述的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，步骤211中，当仅有一个移动信标时，借助信标的移动，可得到多个不共线、具有良好几何拓扑结构的虚拟信标位置，由这几个虚拟信标的相对位置与绝对位置之间的对应关系，使用最佳线性变换方法，可获得所有簇头相对坐标到绝对坐标的转换矩阵，使用该变换矩阵，得到所有簇头的绝对坐标。

7.根据权利要求4所述的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，所述步骤220，包括下列步骤：

步骤221.用正六边形包围每一个所述簇头，使簇头位于正六边形的中心；

步骤222.在每一个所述正六边形的六个顶点中，选择距离上一个正六边形出口顶点最近的顶点，作为该六边形的入口，移动信标按顺时针方向或反时针方向遍历该正六边形的六个顶点，在最后一个顶点位置，选择距离该顶点最近的下一个正六边形的顶点方向，移动接入下一个正六边形；重复本步骤一直持续到遍历完所有正六边形；

步骤223.移动信标按上述规划好的全局路径移动，并在每个所述正六边形的顶点发射包含自身位置信息的数据包；

步骤224.当未定位节点接收到3个或更多的信标位置信息时，使用3边或多边定位方法实现自定位，并升级为静态信标，参与下一轮其它未定位节点的定位；

步骤225.判断是否所有未定位节点已完成定位或已达到最大迭代次数，若是，则结束节点定位；否则返回步骤224。

8.一种无线传感器网络节点定位装置，其特征在于，所述装置，包括：分簇模块和路径规划模块，其中：

所述分簇模块，用于对簇头进行优化选择后，基于密度可达性方法把整个无线传感器网络划分为多个簇；

所述路径规划模块，用于根据所述簇，规划移动信标在整个无线传感器网络内的优化移动路径，实现无线传感器网络内的节点定位。

9.根据权利要求8所述的无线传感器网络节点定位装置，其特征在于，所述分簇模块，包括：

簇头节点选择模块，用于根据无线传感器网络中每个节点的权值，选择簇头节点；

簇构建模块，用于从所述簇头节点开始，通过使用密度可达方法在网络内进行扩散构建簇；

簇判断模块，用于判断所述整个无线传感器网络中是否还存在未加入簇的节点；

簇合并模块，用于将生成的簇中成员数目小于规定阈值的簇合并到距离最近且数量大于规定阈值的簇中去。

10.根据权利要求9所述的无线传感器网络节点定位装置，其特征在于，所述簇头节点选择模块，包括：

网络信息获取模块，用于获得整个无线传感器网络的拓扑结构及相邻节点间的测距；

权值计算模块，用于计算整个无线传感器网络中每个节点的权值，并选择其中权值最大的节点作为簇头节点。

11.根据权利要求8所述的无线传感器网络节点定位装置，其特征在于，所述路径规划模块，包括：

全局路径规划模块，用于为所有簇头定位并确定移动信标遍历网络所有簇的顺序；

簇内路径规划模块，用于确定簇内信标移动路径，实现簇内节点的高精度定位。

12.根据权利要求11所述的无线传感器网络节点定位装置，其特征在于，所述全局路径规划模块，包括：

簇头定位模块，用于对无线传感器网络内的所有簇头进行定位；

簇遍历模块，用于确定移动信标遍历所有簇的顺序。

13.根据权利要求11所述的无线传感器网络节点定位装置，其特征在于，所述簇内路径规划模块，包括：

簇内路径变换模块，用于采用正六边形包围每一个所述簇头，使簇头位于正六边形的中心；

六边形遍历模块，用于遍历所述正六边形；

信息发射模块，用于移动信标在每个所述正六边形的顶点发射包含自身位置信息的数据包；

自定位模块，用于未定位节点根据接收到的所述移动信标的位置信息，进行自定位；

判断模块，用于判断是否所有未定位节点完成定位或已达到最大迭代次数。

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