CN102480783A

CN102480783A - 一种基于循环求精的无线传感器网络节点apit定位方法

Info

Publication number: CN102480783A
Application number: CN2010105630606A
Authority: CN
Inventors: 彭力; 张炜
Original assignee: Jiangnan University
Current assignee: Jiangnan University
Priority date: 2010-11-29
Filing date: 2010-11-29
Publication date: 2012-05-30

Abstract

本发明属于无线传感器网络领域，是一种实时的无线传感器网络节点自定位的方法。本发明首先通过在一定的区域内随机抛洒一定数量的节点来构造一个无线传感器网络，然后对于所有节点，与其周围的节点之间通信来获取网络节点间的跳数信息，通过APIT算法进行初步定位，最后利用第一次定位的结果进行循环求精，以获取更精确的无线传感器网络节点的坐标值。本发明能够通过简单的迭代算法，获取精确的定位结果，有一定的实用价值。

Description

一种基于循环求精的无线传感器网络节点APIT定位方法

一、技术领域

本发明属于无线传感器网络技术领域，在利用无线传感器网络对一定区域进行信息获取时，知道每个节点的坐标信息是必不可少的。本发明可减少无线传感器网络中节点定位的能量消耗，并且可以获得较精确的定位结果。

二、背景技术

无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)是由部署在监测区域内大量的微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象信息，并发送给观察者。无线传感器网络集合了传感器技术、微机电系统(MEMs)技术、嵌入式计算技术、无线通信技术和分布式信息处理技术于一体，通过传感器与外界交互，完成数据采集、处理、通信及管理等功能。

在许多情况下，无线传感器网络中的节点需要知道自身的物理位置。对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。然而在无线传感器网络中，为每一个节点手动设置位置或是为其配置一个GPS接收机都是不可能的。无线传感器网络的定位主要分为两类：一类就是对监测目标定位，而另一类则是对传感器节点本身的定位，即网络节点自定位。在节点位置信息并非全部可知的情况下，节点自定位算法显然是目标定位算法的前提。因此，在多数应用中，准确而开销小的传感器定位至关重要。

获得传感器节点位置至少有以下几方面的用途：首先，节点所采集到的数据必须与测量坐标系内的位置结合，没有位置信息的数据几乎没有利用价值；其次，传感器网络的一些系统功能，比如网络拓扑控制、基于地理信息的路由等，需要位置信息，另外已知位置可优化网络运行期间的值守调度机制使网络中冗余节点不定期地轮休以延长寿命；最后，位置信息对传感器网络中的服务性应用非常重要，更为重要的是，随着传感器网络技术的不断进步，很自然地会出现更多基于位置信息的协议和应用。正是基于上述原因，传感器网络的定位技术是网络正常运行的最基本也是最重要的条件。

三、发明内容

本发明的目的在于提供一种无线传感器网络节点自定位的方法。具体实现包括以下步骤：

(1)节点的抛洒：随机在一定区域内抛洒一定数量的传感器网络节点，由于抛洒的随机性，网络的结构并不是固定的；

(2)未知节点粗略位置的获取：未知节点粗略位置的获取采用的是三角形相似内点测试法；

(3)节点的粗定位：采用APIT算法进行节点的粗定位，在使用APIT算法时，对每个未知节点的邻居锚节点组成的所有三角形的信号强度求和M，然后用M/n(n为总共可以组成的三角形的个数)作为平均信号强度。将此平均信号强度作为一个阈值。对于APIT算法判断出在△ABC内的某未知节点，它接收A、B、C三个顶点的信号强度之和如果小于此阈值，则认为APIT测试发生Out-To-InError误判，从而未知节点不在△ABC内，从而使得改进算法的平均定位精度得到提高；

(4)迭代求精：建立迭代模型，对粗定位的结果进行循环求精，获取更为精确的节点坐标，在求精的过程中，设定两种迭代终止的条件，一是达到最大迭代次数，迭代终止；二是达到所需的迭代精度，迭代也终止，经过迭代，可以求得最接近于真实值的未知节点的坐标。

本发明的优点在于定位精确，且对于不同网络分布，适应性较强。

附图说明

图1为三角形相似内点测试法的原理图；图2为本方法与其他定位方法相比在定位精度上的提高，其中图2(a)和图2(b)分别从定位误差率和定位覆盖率来体现本方法的优越性；

具体实施方式：

下面结合附图和具体实例对本发明做进一步说明：

a)节点的随机抛洒：

对于无线传感器网络而言，其应用领域一般是较复杂的地理环境，如水下、森林、军事场合等等。这些场合不可能由人工一个个按照固定的布局布置网络节点。所以，节点的随机抛洒是唯一的方式，随机抛洒所带来的影响就是对于整个网络而言，网络中节点的布局不是固定的。

b)节点大致位置的获取：

APIT算法的理论基础是三角形相似内点测试法，其基本思想是：当节点向某一方向移动一段距离后，如果它同时远离或同时接近三角形的三个顶点，则认为此节点位于三角形外部，否则就认为在三角形内部。它利用WSN较高的节点密度来模拟节点移动和在给定方向上，一个节点距锚节点越远，接收信号强度越弱的无线传播特性来判断与锚节点的远近。通过邻居节点间信息交换，仿效PIT测试的节点移动。在图1(a)中，节点N通过与节点1交换信息得知，如果其自身运动到节点1，将靠近锚节点A，但会远离锚节点B、C。邻居节点2、3、4的通信和判断过程与其类似，最终确定节点N位于△ABC中。而在图1(b)中，节点N如果运动到邻居节点2处，将同时远离锚节点A、B、C，故判断其不在△ABC中。

c)节点的粗定位

在得到了未知节点所有的外接三角形后，计算所有三角形的交集质心，并以这一点作为目标节点的位置。在计算过程中，对每个未知节点的邻居锚节点组成的所有三角形的信号强度求和M，然后用M/n(n为总共可以组成的三角形的个数)作为平均信号强度。将此平均信号强度作为一个阈值。对于APIT算法判断出在△ABC内的某未知节点，它接收A、B、C三个顶点的信号强度之和如果小于此阈值，则认为APIT测试发生Out-To-In Error误判，从而未知节点不在△ABC内，提高定位精度。

d)循环求精

对于上一步得到的结果，将定位出的未知节点作为虚拟信标节点。

在循环求精的过程中，一个主要的问题是在上一次被定位出的未知节点中，选取哪些节点作为虚拟锚节点，而哪些节点定位精度不高，需要在下一次的循环中继续定位。对于一个未知节点而言，周围的锚节点数越多，其APIT定位精度越高。邻居锚节点个数直接影响未知节点的外接三角形的个数，所以选取外接三角形个数作为阈值：

V_th2＝[ω*(a(k)+b(k))/4] (1)

其中a(k)和b(k)分别为第k次循环后被定位的未知节点的外接三角形个数的最大值和最小值，ω为ω＝1+ln(k+1)。

将外接三角形个数小于：

V_th3＝[ω*(a(k)+b(k))/8] (2)

的未知节点定义为定位不准确的节点，在下次循环中重新定位。

对于传感器网络定位而言，理想的情况是所有的未知节点全部被定位，但是对于大多数算法而言在锚节点数较少的情况下，实现对未知节点的全部定位是不可能的，随之而来的问题便是此算法何时收敛。

每次循环后，将本次循环中被定位的置信度较高的未知节点作为虚拟锚节点。所以，算法在以下两种情况下会终止：1、在本次循环中，没有新的未知节点被定位，这说明在网络中存在处于边缘地带的无法定位节点，此时算法停止循环。2、在本次循环中，虽然有新的未知节点被定位，但是定位结果的置信度不高，小于所设的阈值，即不会再增加新的虚拟锚节点，此时算法也会终止。

Claims

1.一种无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，该方法含有以下步骤：

(1)节点的抛洒：随机在一定区域内抛洒一定数量的传感器网络节点；

(2)未知节点粗略位置的获取：对于所有未知节点，通过三角形相似内点测试法，判断未知节点是否位于邻居锚节点组成的三角形内部；

(3)节点的粗定位：采用APIT算法进行节点的粗定位；

(4)迭代求精：引入循环求精思想，建立模型，对粗定位的结果进行循环求精，获取更为精确的节点坐标。

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(2)的未知节点粗略位置的获取采用的是三角形相似内点测试法。

3.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(3)对每个未知节点的邻居锚节点组成的所有三角形的信号强度求和M，然后用M/n(n为总共可以组成的三角形的个数)作为平均信号强度。将此平均信号强度作为一个阈值。对于APIT算法判断出在△ABC内的某未知节点，它接收A、B、C三个顶点的信号强度之和如果小于此阈值，则认为APIT测试发生Out-To-In Error误判，从而未知节点不在△ABC内。

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(4)引入循环求精思想，建立迭代模型，对粗定位的结果进行循环求精，获取更为精确的节点坐标。