CN102621522A - 一种水下无线传感器网络的定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种水下无线传感器网络定位方法，属于无线传感器网络定位技术领域。本方法根据测量的信标节点和未知节点间距离第一次加权质心计算得到未知节点的第一次估测坐标；再根据距离值设置权重选择合适的若干个信标节点进行第二次加权质心计算得到未知节点的第二次估测坐标，最终确定未知节点的坐标。本方法的计算复杂度较低，提高了定位准确度，降低了估测误差，适用于水下无线传感网络的定位。

Description

一种水下无线传感器网络的定位方法

技术领域

本发明涉及一种水下无线传感器网络的定位方法，属于无线传感器网络定位的技术领域。

背景技术

最初，WSN定位算法的研究偏重于infrastructure-based类定位技术，典型的研究成果有Active Badge、Active Bat、RADAR等。此后，研究重心转为对ad hocinfrastructure-free定位技术的关注，该方向目前成为WSN定位算法的主流研究方向。

Nirupama Bulusu等人提出的一种基于网络连通性的质心定位算法。在该算法中，信标节点周期性地广播包含自身ID和位置信息的信标报文，若未知节点的接收报文数超过某预设阈值或接收时间超出某设定时限后，该节点位置就视作信标节点所组成多边形的质心。该算法操作简易，无需信标节点和未知节点间的交互通信，但同时无法区分不同信标节点对未知节点的定位价值，其定位精度过度依赖于较高的信标节点部署密度。

瑞士洛桑联邦工业大学的Srdian Capkun等人提出了一种相对定位算法SPA，由分布最密集的节点群建立全局坐标系统，并根据节点间的测距在各个节点建立局部坐标系统，通过节点间的交互通信，以参考点为基准进行坐标变换。该算法的定位精度较高，但坐标建立和变换计算所需的通信开销异常庞大，与节点数量近似呈现指数阶关系，因此复杂度对于普通传感器节点是难以承受的。

Doherty等人提出一种凸规划定位算法，把全局网络映射为一个凸集，可将定位问题转化为凸约束优化问题，通过线性规划等方法求解该问题来定位未知节点。凸规划定位算法可以基于少量信标节点获得很高精度的未知节点坐标，但对信标节点的分布也有着极高要求，即要求信标节点均匀分布于网络边界，否则将明显影响其定位精度。此外，该算法是一种集中式算法，对特定节点的计算量要求较高，并且无法得到较好的可扩展性。

DV Hop算法中，首先使用距离矢量交换协议，使网络中所有节点获得距信标节点的跳数。随后由信标节点计算网络平均每跳距离，然后将其作为一个校正值广播至网络中，最后执行三边测量定位。DV Hop的缺点在于校正值难以合理地估算平均每跳距离，另外，校正值的传播往往采用洪泛法，会造成较大的通信负载和能量消耗。

APIT算法是一种距离无关、区域相关的定位算法，主要算法思想是由未知节点周遭的任意3个信标节点组成三角形，若未知节点位于三角形内，则标记该三角形，未知节点视为被标记三角形的交集区域质心。APIT执行简单，不存在较高的额外通信负载，但由于它未考虑信标节点与未知节点间距离，因此无法识别所选信标节点的定位价值，所以其定位精度还有很大的改进空间。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述背景技术的不足，提供了一种水下无线传感器网络定位方法。

本发明为实现上述发明目的采用如下技术方案：

一种水下无线传感器网络的定位方法，包括如下步骤：

步骤1，信标节点以最大发射功率发送信标报文；

步骤2，测量所有具有信标节点与未知节点之间的距离，具体包括如下步骤：

步骤2-1，未知节点监听并接收信标节点发送的信标报文，获取信标节点发送的报文时钟；

步骤2-2，根据未知节点接收的报文时钟和信标节点发送报文时钟的时间差，采用如下公式计算信标节点与未知节点之间的距离，未知节点存储信标节点与未知节点之间距离的计算结果：

d(i，j)＝[1449.2+4.623t-0.0546t²+1.391(σ-35)]·(T_r-T_s)

其中，d(i，j)表示未知节点i和信标节点j的距离，t表示当前水温，σ表示水的盐度，T_r表示信标节点发送的报文时钟，T_s表示未知节点接收的报文时钟；

步骤3，未知节点利用如下公式对所有具备通信功能的信标节点坐标进行第一次加权质心计算：

$x_i=\frac{\frac{x_1}{d_1}+\frac{x_2}{d_2}+...+\frac{x_{n-2}}{d_{n-2}}+\frac{x_{n-1}}{d_{n-1}}+\frac{x_n}{d_n}}{\frac{1}{d_1}+\frac{1}{d_2}+...+\frac{1}{d_{n-2}}+\frac{1}{d_{n-1}}+\frac{1}{d_n}}$

$y_i=\frac{\frac{y_1}{d_1}+\frac{y_2}{d_2}+...+\frac{y_{n-2}}{d_{n-2}}+\frac{y_{n-1}}{d_{n-1}}+\frac{y_n}{d_n}}{\frac{1}{d_1}+\frac{1}{d_2}+...+\frac{1}{d_{n-2}}+\frac{1}{d_{n-1}}+\frac{1}{d_n}}$

其中，x_i、y_i为进行第一次加权质心计算估测的未知节点i的横纵坐标，x_n、y_n为第n个信标节点的横纵坐标，d_n为第n个信标节点到未知节点的距离，n为大于等于1的自然数；

步骤4，未知节点记录第一次估测的横纵坐标，并将第一次估测的横纵坐标广播至所有具备通信功能的信标节点；

步骤5，未知节点根据具备通信能力的信标节点与自身的距离选择m个信标节点，m为正整数；

步骤6，利用如下公式对未知节点的坐标做第二次加权质心计算：

${x^{,}}_i=(x_i+\frac{\frac{x_1^{\′}}{d_1^{\′}}+\frac{x_2^{\′}}{d_2^{\′}}+...+\frac{x_{m-2}^{\′}}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{x_{m-1}^{\′}}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{x_m^{\′}}{d_m^{\′}}}{\frac{1}{d_1^{\′}}+\frac{1}{d_2^{\′}}+...+\frac{1}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{1}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{1}{d_m^{\′}}})/2$

${y^{,}}_i=(y_i+\frac{\frac{y_1^{\′}}{d_1^{\′}}+\frac{y_2^{\′}}{d_2^{\′}}+...+\frac{y_{m-2}^{\′}}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{y_{m-1}^{\′}}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{y_m^{\′}}{d_m^{\′}}}{\frac{1}{d_1^{\′}}+\frac{1}{d_2^{\′}}+...+\frac{1}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{1}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{1}{d_m^{\′}}})/2$

其中，x’_i、y’_i为进行第二次加权质心计算估测未知节点i的横纵坐标，d’₁，...，d’_m为m个信标节点与未知节点的距离；

步骤7，记录步骤6得到的未知节点i的横纵坐标，实现该未知节点的定位；

步骤8，若无线传感网络中还有未知节点未定位，返回步骤2；否则，结束无线网络未知节点的定位方法流程。

所述一种水下无线传感器网络的定位方法中，步骤5的具体实施如下：

步骤5-1：未知节点读取信标节点与未知节点的距离信息，以未知节点为原点建立横纵坐标轴，将所建横纵坐标轴平均分成若干个以未知节点为顶点的扇形区域；

步骤5-2，未知节点在步骤5-1中所分的扇形区域中识别各信标节点，将所识别的信标节点与未知节点的距离按照从小到大的数序排列，利用如下公式计算未知节点i的信标节点j的权重值

$W_j^i={\mathrm{\λ}}^l\·d(i,j)$

其中：λ表示常参数，λ∈(0，1]，l表示信标节点j在所属扇形区域内的距离排序；

步骤5-3：将权重值按照从小到大的顺序排列，选取前m个权重值所对应的信标节点。

所述水下无线传感器网络的定位方法中，所述扇形区域的覆盖角度为π/12至π/6。

本发明采用上述技术方案，具有以下有益效果：

(1)本方法能在水下环境中较为精确地测得未知节点和信标节点间的距离。

(2)通过选择合适信标，第二次加权质心求解有效地校准了第一次估测坐标，从而能够提高定位准确度和降低估测误差。

(3)该方法的计算复杂度较低，并且通过仿真实验数据，本方法与APIT、Centroid两种方法相比，在定位精度上具有明显的优势。

附图说明

图1为本发明的方法流程图。

图2为发明实施例提供的信标报文的示意图。

图3为发明实施例提供的角度区域划分示意图。

具体实施方式

下面结合附图对发明的技术方案进行详细说明：

如图1所示：本发明提出一种水下无线传感器网络定位方法包括如下步骤：

步骤1，信标节点以最大发射功率发送信标报文，信标报文的结构如图2所示：包含全局标识、坐标、节点类型、发送时钟、接收时钟、邻居集合、邻居类型等信息；

步骤2：测量信标节点与未知节点之间的距离，具体包括如下步骤：

步骤2-1：未知节点监听并接收信标节点发送的信标报文，获取信标节点发送报文时钟；

步骤2-2：根据未知节点接收报文时钟和信标节点发送报文时钟的时间差以，采用如下公式计算信标节点与未知节点之间的距离：

d(i，j)＝[1449.2+4.623t-0.0546t²+1.391(σ-35)]·(T_r-T_s)

其中，d(i，j)表示未知节点i和信标节点j的距离，t表示当前水温，σ表示水的盐度，T_r表示信标节点发送报文时钟，T_s表示未知节点接收报文时钟；

步骤3：未知节点利用如下公式对所有具备通信功能的信标节点坐标进行第一次加权质心计算：

$x_i=\frac{\frac{x_1}{d_1}+\frac{x_2}{d_2}+...+\frac{x_{n-2}}{d_{n-2}}+\frac{x_{n-1}}{d_{n-1}}+\frac{x_n}{d_n}}{\frac{1}{d_1}+\frac{1}{d_2}+...+\frac{1}{d_{n-2}}+\frac{1}{d_{n-1}}+\frac{1}{d_n}}$

$y_i=\frac{\frac{y_1}{d_1}+\frac{y_2}{d_2}+...+\frac{y_{n-2}}{d_{n-2}}+\frac{y_{n-1}}{d_{n-1}}+\frac{y_n}{d_n}}{\frac{1}{d_1}+\frac{1}{d_2}+...+\frac{1}{d_{n-2}}+\frac{1}{d_{n-1}}+\frac{1}{d_n}}$

其中，x_i、y_i为进行第一次加权质心计算估测的未知节点i的横纵坐标，x_n、y_n为第n个信标节点的横纵坐标，d_n为第n个信标节点到未知节点的距离，n为大于等于1的自然数；

步骤4：未知节点记录第一次估测的横纵坐标，并将第一次估测的横纵坐标广播至所有具备通信功能的信标节点；

步骤5：未知节点根据具备通信能力的信标节点与自身的距离选择m个信标节点，m为正整数，具体包括如下步骤：

步骤5-1：未知节点读取信标节点与未知节点的距离信息，以未知节点为原点建立横纵坐标轴，将所建横纵坐标轴平均分成若干个以未知节点为顶点的扇形区域，扇形区域的覆盖角度为π/12至π/6；

步骤5-2，未知节点在步骤5-1中所分的扇形区域中识别各信标节点(如图3所示)，将所识别的信标节点与未知节点的距离按照从小到大的数序排列，利用如下公式计算未知节点i的信标节点j的权重值

$W_j^i={\mathrm{\λ}}^l\·d(i,j)$

其中：λ表示常参数，λ∈(0，1]，l表示信标节点j在所属扇形区域内的距离排序，通过公式

就可以自动的实现在不同扇形区域内均匀选择信标的目的，因为在不同扇形区域中l比较接近的信标才可能同时被选择，所以根据这个公式会先选择不同扇形区域中排序都尽量靠前的信标。当排序较前的信标被选择后，才会选择排序较后的信标，当不同扇形区域内信标数量差别很大时，信标分布也可能不是很均匀的。

步骤5-3：将权重值按照从小到大的顺序排列，选取前m个权重值所对应的信标节点。

步骤6：利用如下公式对未知节点的坐标做第二次加权质心计算：

${x^{,}}_i=(x_i+\frac{\frac{x_1^{\′}}{d_1^{\′}}+\frac{x_2^{\′}}{d_2^{\′}}+...+\frac{x_{m-2}^{\′}}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{x_{m-1}^{\′}}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{x_m^{\′}}{d_m^{\′}}}{\frac{1}{d_1^{\′}}+\frac{1}{d_2^{\′}}+...+\frac{1}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{1}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{1}{d_m^{\′}}})/2$

${y^{,}}_i=(y_i+\frac{\frac{y_1^{\′}}{d_1^{\′}}+\frac{y_2^{\′}}{d_2^{\′}}+...+\frac{y_{m-2}^{\′}}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{y_{m-1}^{\′}}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{y_m^{\′}}{d_m^{\′}}}{\frac{1}{d_1^{\′}}+\frac{1}{d_2^{\′}}+...+\frac{1}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{1}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{1}{d_m^{\′}}})/2$

其中，x’_i、y’_i为进行第二次加权质心计算估测未知节点i的横纵坐标，d’₁，...，d’_m为m个信标节点与未知节点的距离；

步骤7，未知节点记录第二次估测的横纵坐标；

步骤8，若无线传感网络中还有未知节点未定位，返回步骤2；否则，结束无线网络未知节点的定位方法流程。

综上所述，本方法先对未知节点进行第一次定位；根据未知节点和信标节点的距离在均匀扇形区域内计算权重值，再选取出权重值排在前面的信标节点，之后对未知节点进行第二次定位，这样的方法计算复杂度较低，能够提高定位准确度和降低估测误差，适用于水下环境中无线传感网络未知节点的定位。

Claims (3)

1.一种水下无线传感器网络的定位方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1，信标节点以最大发射功率发送信标报文；

步骤2，测量所有具有信标节点与未知节点之间的距离，具体包括如下步骤：

步骤2-1，未知节点监听并接收信标节点发送的信标报文，获取信标节点发送的报文时钟；

步骤2-2，根据未知节点接收的报文时钟和信标节点发送报文时钟的时间差，采用如下公式计算信标节点与未知节点之间的距离，未知节点存储信标节点与未知节点之间距离的计算结果：

d(i，j)＝[1449.2+4.623t-0.0546t²+1.391(σ-35)]·(T_r-T_s)

其中，d(i，j)表示未知节点i和信标节点j的距离，t表示当前水温，σ表示水的盐度，T_r表示信标节点发送的报文时钟，T_s表示未知节点接收的报文时钟；

步骤3，未知节点利用如下公式对所有具备通信功能的信标节点坐标进行第一次加权质心计算：

$x_i=\frac{\frac{x_1}{d_1}+\frac{x_2}{d_2}+...+\frac{x_{n-2}}{d_{n-2}}+\frac{x_{n-1}}{d_{n-1}}+\frac{x_n}{d_n}}{\frac{1}{d_1}+\frac{1}{d_2}+...+\frac{1}{d_{n-2}}+\frac{1}{d_{n-1}}+\frac{1}{d_n}}$

$y_i=\frac{\frac{y_1}{d_1}+\frac{y_2}{d_2}+...+\frac{y_{n-2}}{d_{n-2}}+\frac{y_{n-1}}{d_{n-1}}+\frac{y_n}{d_n}}{\frac{1}{d_1}+\frac{1}{d_2}+...+\frac{1}{d_{n-2}}+\frac{1}{d_{n-1}}+\frac{1}{d_n}}$

其中，x_i、y_i为进行第一次加权质心计算估测的未知节点i的横纵坐标，x_n、y_n为第n个信标节点的横纵坐标，d_n为第n个信标节点到未知节点的距离，n为大于等于1的自然数；

步骤4，未知节点记录第一次估测的横纵坐标，并将第一次估测的横纵坐标广播至所有具备通信功能的信标节点；

步骤5，未知节点根据具备通信能力的信标节点与自身的距离选择m个信标节点，m为正整数；

步骤6，利用如下公式对未知节点的坐标做第二次加权质心计算：

${x^{,}}_i=(x_i+\frac{\frac{x_1^{\′}}{d_1^{\′}}+\frac{x_2^{\′}}{d_2^{\′}}+...+\frac{x_{m-2}^{\′}}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{x_{m-1}^{\′}}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{x_m^{\′}}{d_m^{\′}}}{\frac{1}{d_1^{\′}}+\frac{1}{d_2^{\′}}+...+\frac{1}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{1}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{1}{d_m^{\′}}})/2$

${y^{,}}_i=(y_i+\frac{\frac{y_1^{\′}}{d_1^{\′}}+\frac{y_2^{\′}}{d_2^{\′}}+...+\frac{y_{m-2}^{\′}}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{y_{m-1}^{\′}}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{y_m^{\′}}{d_m^{\′}}}{\frac{1}{d_1^{\′}}+\frac{1}{d_2^{\′}}+...+\frac{1}{d_{m-2}^{\′}}+\frac{1}{d_{m-1}^{\′}}+\frac{1}{d_m^{\′}}})/2$

其中，x’_i、y’_i为进行第二次加权质心计算估测未知节点i的横纵坐标，d’₁，...，d’_m为m个信标节点与未知节点的距离；

步骤7，记录步骤6得到的未知节点i的横纵坐标，实现该未知节点的定位；

步骤8，若无线传感网络中还有未知节点未定位，返回步骤2；否则，结束无线网络未知节点的定位方法流程。

2.根据权利要求1所述的一种水下无线传感器网络的定位方法，其特征在于：所述步骤5的具体实施如下：

步骤5-1：未知节点读取信标节点与未知节点的距离信息，以未知节点为原点建立横纵坐标轴，将所建横纵坐标轴平均分成若干个以未知节点为顶点的扇形区域；

步骤5-2，未知节点在步骤5-1中所分的扇形区域中识别各信标节点，将所识别的信标节点与未知节点的距离按照从小到大的数序排列，利用如下公式计算未知节点i的信标节点j的权重值

$W_j^i={\mathrm{\λ}}^l\·d(i,j)$

其中：λ表示常参数，λ∈(0，1]，l表示信标节点j在所属扇形区域内的距离排序；

步骤5-3：将权重值按照从小到大的顺序排列，选取前m个权重值所对应的信标节点。

3.根据权利要求2所述的水下无线传感器网络的定位方法，其特征在于所述扇形区域的覆盖角度为π/12至π/6。

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