CN102711247B - 一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法。它采用局部集中全局分布式思想，解决了测距类方法普遍存在的反转分歧问题，以较小的计算量和通信量实现精确的物理定位。包括以下步骤：1）WSN系统初始化，各传感器节点查找自己的相邻节点并测量与相邻节点间的距离和相对的角度信息；2）各节点构建自己的本地空间直角坐标系，所有坐标系都符合右手法则，且z轴总是指向同一个半空间；3）计算各邻节点的本地坐标；4）相邻节点求解基于齐次坐标的三维坐标系变换矩阵，通过变换矩阵的转换可以计算出相对于另一个本地坐标系的坐标；5）选定全局坐标系原点，各节点通过坐标系变换矩阵的递归式传递，计算出全局物理坐标。

Description

一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法

技术领域

本发明涉及无线网络和移动计算领域，特别涉及一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法。

背景技术

无线传感器网络WSN集合了感知、计算、通信和控制的功能，应用范围广泛且复杂。除了无线网络中需要讨论的传统问题，如信道接入与控制，多跳路由选择与优化、安全隐患等，它还面临着由其特性带来的需要研究解决的课题，如何确定随机分布的传感器节点自身位置就是其中的关键问题之一。由于WSN的特点，一般不适宜采用GPS，而是结合应用需求开发分布式节点定位方法。虽然已有不少平面内的WSN定位技术，但是三维空间（3D）的定位方法非常有限。

已知位置坐标、能力较强的传感器节点称为锚节点，在定位中是重要的参考点。锚节点位置的获知往往通过人工部署或者通过GPS实现，人工部署锚节点的方式不仅受工作环境的限制，还严重制约了网络和应用的可扩展性。而使用GPS定位，锚节点的经济开销将数倍增长。因此，非常需要开发既不依赖锚节点又能够精确的确定物理位置的WSN定位方法。

现有的三维WSN节点定位技术中，典型方法如发表于IEEE Transactions on WirelessCommunications，论文名为A Three Dimensional Localization Algorithm for Underwater AcousticSensor Networks（DOI 10.1109/TWC.2009.081628），该文献公开了一种水下分布式迭代定位算法3DUL。分为两个阶段实现水下传感器网络的定位，第一个阶段在不需要时间同步的情况下测量邻节点间的距离，第二个阶段利用水平面上的三个锚节点建立鲁棒虚平面（robust virtualanchors plane），通过四边测量法计算未知节点位置。由于水下声学传感器网络的工作频段与传播模式与陆地均不相同，因此自成体系，其技术并不能直接移植到陆上WSN应用。发表于IEEE Transactions on Mobile Computing，论文名为Sensor Position Determination with FlyingAnchors in Three-Dimensional Wireless Sensor Networks（DOI 10.1109/TMC.2008.39），该文献公开了一种不需要邻节点测距的三维WSN节点定位技术。利用配置了GPS的多个运动锚节点，沿途广播其位置信息，普通节点收到4个运动锚节点的位置信息后，运用几何原理和矢量运算来计算自身位置。欧洲专利WO2007002286，名称为Scalable Sensor Localization for WirelessSensor Networks，公开的该发明通过锚节点遴选规则和分簇机制将WSN划分片区，然后运用半定规划方法求解地理优化模型。该方法不适合三维空间定位。中国专利CN200710076505.6，名称为“一种对无线传感器网络进行三维快速定位的系统和方法”，公开的该发明用装载了GPS的移动锚点进行直线移动，未知无线传感器节点通过接收和比较各定位信息的接收信号强度值，计算其自身位置的位置坐标。显然该方法代价高，并且接收信号强度的精度会严重影响定位精度。中国专利CN200910236372.3，名称为“一种基于神经网络的三维无线传感器网络节点自定位方法”，公开的该发明通过提取建立的神经网络的训练样本对其进行训练，再根据训练好的神经网络，每个未知节点计算自身三维坐标。但是实际的无线传感器网络一般无法提供充足的训练样本。中国专利CN201110307716.2，名称为“一种优化的移动传感器网络三维定位方法”，公开的该发明利用在监测区域内分布的装配有GPS的固定锚节点，移动节点可通过判断是否是第一次收到和第一次没有收到锚节点的位置信息，同时利用前一定位时刻移动节点的位置及距移动节点一跳和两跳的锚节点的位置，判断三维空间节点定位。

在有些场景下，如战场、灾难救援等，不适宜部署锚节点，但是需要确定被感知对象的空间物理位置，上述文献和专利发明的定位方法都无法采用。

发明内容

本发明的目的是设计一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，它采用局部集中式全局分布式思想，解决了测距类方法普遍存在的反转分歧问题，以较小的计算量和通信量实现精确的物理定位。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S101，三维无线传感器网络WSN系统初始化，各传感器节点查找自己的相邻节点并测量与相邻节点间的距离和相对的角度信息；

步骤S102，各节点构建自己的本地空间直角坐标系，所有坐标系都符合右手法则，且z轴总是指向同一个半空间；

步骤S103，计算某一节点的各邻节点的在该节点本地空间直角坐标系中的本地坐标；

步骤S104，相邻节点间求解基于齐次坐标的三维坐标系变换矩阵，使得相对于一个本地坐标系的节点通过变换矩阵的转换可以计算出相对于另一个本地坐标系的坐标；

步骤S105，选定全局坐标系原点，各节点通过坐标系变换矩阵的递归式传递，计算出全局物理坐标。

上述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，各节点具有测量邻节点距离和方向角的能力。

上述的步骤S101中，WSN中并不需要部署已知位置的锚节点，而全网节点可以自主实现物理定位。

上述的步骤S103中，未知邻节点Q利用除本地坐标系原点O以外的3个已知的邻节点L，M和N，按照四边测量法求解其在O的坐标系中的坐标^OP_Q。

上述的步骤S104中，任意节点O的本地空间坐标系LCS_O转换到与相邻节点Q的本地空间坐标系LCS_Q重合，是基于三维齐次坐标旋转变换和平移变换联合完成，包括以下步骤：

步骤S104-1，绕z_O轴正向旋转θ₁，使得+x_O轴平行于XQZ平面且与+x_Q轴同侧，记为x_O′，经过步骤S104-1后形成O的新的本地坐标系LCS_O'；

步骤S104-2，绕x_O′轴正向旋转θ₂，使得+z_O′轴平行于XQZ平面且与+z_Q轴同侧，记为z_O＂，经过步骤S104-2后形成O的新的本地坐标系LCS_O＂；

步骤S104-3，绕y_O＂轴正向旋转θ₃，使得+x_O＂轴和+z_O＂轴分别与+x_Q轴和+z_Q轴平行，记为x_O′′′和z_O′′′，经过步骤S104-3后形成O的新的本地坐标系LCS_O'′′。

步骤S104-4，平移LCS_O'′′的坐标原点O至LCS_Q的坐标原点Q。

上述的步骤S104中，当节点的齐次坐标采用行向量表示时，任意节点O的本地坐标系LCS_O转换到与相邻节点Q的本地坐标系LCS_Q重合时的变换矩阵计算公式为：

$\left[T\right]_O^Q=\left[\begin{array}{cccc}{\cos \mathrm{\θ}}_1{\cos \mathrm{\θ}}_3-{\sin \mathrm{\θ}}_1{\sin \mathrm{\θ}}_2{\sin \mathrm{\θ}}_3& -\sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_2& \cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_3+\sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\cos {\mathrm{\θ}}_3& 0\\ \sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_3+\cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\sin {\mathrm{\θ}}_3& \cos {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_2& \sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_3-\cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\cos {\mathrm{\θ}}_3& 0\\ -\cos {\mathrm{\θ}}_2\sin {\mathrm{\θ}}_3& \sin {\mathrm{\θ}}_2& \cos {\mathrm{\θ}}_2\cos {\mathrm{\θ}}_3& 0\\ Q_x^O& Q_y^O& Q_z^O& 1\end{array}\right],---\left(1\right)$

其中，^Q[T]_O代表把节点O的本地坐标系LCS_O转换到与邻节点Q的本地坐标系LCS_Q重合时的变换矩阵，θ₁代表以O的本地坐标系中z_O轴为旋转轴正向旋转的变换角，θ₂代表经θ₁旋转后的x_O′轴为旋转轴正向旋转的变换角，θ₃代表经θ₂旋转后的y_O＂轴为旋转轴正向旋转的变换角，^OQ_x、^OQ_y和^OQ_z分别代表节点Q在邻节点O的本地坐标系中的x轴、y轴和z轴方向的坐标。

公式（1）中，旋转变换角三角函数的计算公式为，

$\left\{\begin{array}{c}\sin {\mathrm{\θ}}_1=-\cos ({\stackrel{\→}{i}}_O,{\stackrel{\→}{j}}_Q)\\ \cos {\mathrm{\θ}}_1=\±\sqrt{1-{\sin }^2{\mathrm{\θ}}_1}\\ \sin {\mathrm{\θ}}_2=-\cos ({\stackrel{\→}{k}}_O,{\stackrel{\→}{j}}_Q)\\ \cos {\mathrm{\θ}}_2=\sqrt{1-{\sin }^2{\mathrm{\θ}}_2},\\ \cos {\mathrm{\θ}}_3=\frac{\cos ({\stackrel{\→}{i}}_O,{\stackrel{\→}{i}}_Q)}{\cos {\mathrm{\θ}}_1}\\ \sin {\mathrm{\θ}}_3=\±\sqrt{1-{\cos }^2{\mathrm{\θ}}_3}\end{array}\right.,---\left(2\right)$

其中分别为O点和Q点x轴单位法向量，为Q点y轴单位法向量，为O点z轴单位法向量。

上述的步骤S105中，所述的全局坐标系GCS原点是静止的。所述的任意节点U计算全局物理坐标的公式为：

^GCSP_U＝^OP_U·^GCS[T]_O，            （3）

其中^GCSP_U代表节点U在全局坐标系中的位置，^OP_U代表节点U在本地坐标系LCS_O中的位置，^GCS[T]_O代表把节点O的本地坐标系LCS_O转换到与全局坐标系GCS重合时的变换矩阵，O与全局坐标系原点未必相邻。

与现有技术相比，本发明所具有的有益效果是：

（1）利用邻节点的角度信息解决了3D中测距类定位算法常见的反转分歧问题，提高了定位精度；

（2）通过齐次坐标求解邻节点之间的坐标系变换矩阵，避免了复杂计算，减少了通信量和耗能；

（3）既不需要部署锚节点，当全局坐标系原点适当选择后又能实现全网节点物理定位，使得本发明能够真正适用于复杂多变的3D空间，并大幅节省了部署成本。

附图说明

图1是本发明的工作方法流程图；

图2是实施本发明的传感器节点一种硬件模块框架结构示意图；

图3a-3c是图1中步骤S102的一种实施方式的原理示意图；

图4是图1中步骤S103的一种实施方式的原理示意图；

图5a-5d是图1中步骤S104的一种实施方式的原理示意图；

图6是图1中步骤S105的一个具体实施例的原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。

各传感器节点的一种硬件模块框架结构如图2所示，虽然WSN节点的硬件构成根据不同的应用千差万别，但是总体可以将节点分成感知模块、处理器模块、无线通信模块和电源模块。本发明要求的邻节点测距一般可以通过接收信号强度RSSI、到达时间ToA、到达时间差TDoA、超宽带UWB等技术实现，测角的基本思想是接收节点通过天线阵列或多个超声波接收机感知发射节点信号的到达方向，计算接收节点和发射节点之间的相对方位或角度。所以测量模块也可以理解为无线通信模块的功能拓展，因此在图2中用虚线标示。

本地空间直角坐标系的构建可以通过不同的算法实现，只要使得任意节点的本地坐标系都符合右手法则，且z轴总是指向同一个半空间。图3a-3c是本发明中步骤S102的实施例的原理示意图，选择节点O的2个不共线的邻节点A和B，不失一般性，可以暂时令A点所在方向为+x轴方向，B点在XOY平面上，+y轴方向使得B点位于XOZ平面的上半区域，+z轴采用右手法则确定。这里会碰到反转分歧（flip ambiguilty）FA问题，如图3a、b所示。对图3a来讲，从上方看+z轴指向纸外，而对图3b来讲+z轴指向了纸内。这一差别会导致步骤S104中无法使相邻节点的本地坐标系三个坐标轴皆“对齐”，因而无法推导邻接变换矩阵^Q[T]_O。

按照以下伪代码的规则确定LCS_O的+x轴方向，可以保证从上方看时它们的+z轴方向总是指向纸外。

比如对于图3b的情况，选择A在+x轴上仅是暂时安置，由于将最终选择B点为+x轴方向建立LCS_O，如图3c。所以，根据2式确定节点本地坐标系的+x轴方向，然后保证另一节点位于+y轴所在上半平面，进而按照右手法则确定+z轴。

步骤S102的技术特征解决了3D中测距类定位算法常见的FA问题，也保证了步骤S105中全局坐标可以计算，大大提升了定位准确性和网络扩展性。

考虑一般情况，图4是本发明中步骤S103的实施例的原理示意图。假定Q与某已经定位的三个参考点L、M和N非线性相邻，也就是说除O外要求3个已经定位的邻节点，它们四点不共面并且任意三点不共线。因为d_OQ、d_QL、d_QM、d_QN已知，可以求解^OP_Q得：

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_x=\frac{4\left|\begin{array}{ccc}\mathrm{\α}& L_y& L_z\\ \mathrm{\β}& M_y& M_z\\ \mathrm{\γ}& N_y& N_z\end{array}\right|}{\mathrm{\φ}}\\ Q_y=\frac{4\left|\begin{array}{ccc}{L}_x& \mathrm{\α}& L_z\\ M_x& \mathrm{\β}& M_z\\ N_x& \mathrm{\γ}& N_z\end{array}\right|}{\mathrm{\φ}}\\ Q_z=\frac{4\left|\begin{array}{ccc}{L}_x& L_y& \mathrm{\α}\\ M_x& M_y& \mathrm{\β}\\ N_x& N_y& \mathrm{\γ}\end{array}\right|}{\mathrm{\φ}}\end{array}\right.,---\left(4\right)$

其中，

$\mathrm{\φ}=8\left|\begin{array}{ccc}{L}_x& L_y& L_z\\ M_x& M_y& M_z\\ N_x& N_y& N_z\end{array}\right|.$

本发明的关键步骤是相邻节点求解坐标系变换矩阵，为此要引入齐次坐标，将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示，对于一个点[x y z]，它的齐次坐标可以表示为

[x y z 1]。可以求出平移变换矩阵为 $\left[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ T_x& T_y& T_z& 1\end{array}\right],$ 其中T_x、T_y、T_z分别为平移矢量的x轴、y轴、z轴方向分量。绕x轴逆时针旋转θ角的变换矩阵为 $\left[\begin{array}{cccc}1& 0& 0& 0\\ 0& \cos \mathrm{\θ}& \sin \mathrm{\θ}& 0\\ 0& -\sin \mathrm{\θ}& \cos \mathrm{\θ}& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right],$ 绕y轴逆时针旋转θ角的变换矩阵为 $\left[\begin{array}{cccc}\cos \mathrm{\θ}& 0& -\sin \mathrm{\θ}& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ \sin \mathrm{\θ}& 0& \cos \mathrm{\θ}& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right],$ 绕z轴逆时针旋转θ角的变换矩阵为 $\left[\begin{array}{cccc}\cos \mathrm{\θ}& \sin \mathrm{\θ}& 0& 0\\ -\sin & \cos \mathrm{\θ}& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right].$

本发明中步骤S104的思想是调谐两个邻节点的本地空间直角坐标系，也就是采取坐标系变换而图形不动的思想。即对两个局部本地坐标系LCS_O和LCS_Q，求解变换矩阵^Q[T]_O，使得相对于LCS_Q的节点通过^Q[T]_O的转换可以计算出相对于LCS_O的坐标。^Q[T]_O通过以下四步计算，见图5a-5d。

步骤S104-1，绕z_O轴正向旋转θ₁，使得+x_O轴平行于XQZ平面且与+x_Q轴同侧，记为x_O'，经过步骤S104-1后形成O的新的本地坐标系LCS_O'，如图5a；

步骤S104-2，绕x_O′轴正向旋转θ₂，使得+z_O′轴平行于XQZ平面且与+z_Q轴同侧，记为z_O＂，经过步骤S104-2后形成O的新的本地坐标系LCS_O＂，如图5b；

步骤S104-3，绕y_O＂轴正向旋转θ₃，使得+x_O＂轴和+z_O＂轴分别与+x_Q轴和+z_Q轴平行，记为x_O′′′和z_O′′′，经过步骤S104-3后形成O的新的本地坐标系LCS_O'′′，如图5c；

步骤S104-4，平移LCS_O'′′的坐标原点O至LCS_Q的坐标原点Q，如图5d。

因为步骤S104中是两个坐标系之间的变换，所以需要注意求解变换矩阵过程中的对于旋转变换矩阵的符号变化和矩阵连乘的左右顺序，于是可得前述公式（1）。

在WSN中各个传感器节点收集到的数据都汇聚到sink节点进行分析和处理，然后再发送到管理终端，它还用于接收并响应管理终端的命令，所以sink节点是一种典型的嵌入式系统，也是一个传感器网络的核心节点。全局坐标系的参考原点应该静止并且具有较好的硬件特性，考虑到WSN的系统结构中sink节点的作用，完全可以把它设置为GCS原点。

本发明中步骤S103计算出的坐标只在局部有意义，不具有全局统一性。当确定了GCS原点后，就可以运用公式（3）计算任意节点U的全局物理坐标。（3）的关键要素是求解^GCS[T]_O，如图6所示，通过邻节点间坐标系变换矩阵的迭代传递，有：

^GCS[T]_O＝^R[T]_O·^Q[T]_R·^GCS[T]_Q            （5）

在运用（5）式之前，u可以检查一下它是否已经通过其它邻节点获得了^GCS[T]_O，因为经由不同路径获得的到GCS的变换矩阵是一样的，也就是说（5）式仅是求解^GCS[T]_O的一种实施方式，这也可以视为本发明的妙处之一。

一般sink节点都是人工部署，可以获知自己的物理位置，这样就意味着整个WSN节点可以物理定位，并且具有可扩展性好、定位精度高等特点。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所披露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作出修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所提交的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (7)

1.一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S101，三维无线传感器网络WSN系统初始化，各传感器节点查找相邻节点并测量自己与相邻节点间的距离和相对的角度信息；

步骤S102，各节点构建自己的空间本地直角坐标系，所有坐标系都符合右手法则，且z轴总是指向同一个半空间；

步骤S103，计算各邻节点的本地坐标；

步骤S104，相邻节点间求解基于齐次坐标的三维坐标系变换矩阵，使得相对于其中一个本地坐标系的节点通过变换矩阵的转换计算出相对于另一个本地坐标系的坐标；

步骤S105，选定全局坐标系原点，各节点通过坐标系变换矩阵的递归式传递，计算出全局物理坐标；

所述步骤S104中，将任意节点O的本地直角坐标系LCS_O转换到与相邻节点Q的本地直角坐标系LCS_Q重合，是基于三维齐次坐标旋转变换和平移变换联合完成，包括以下步骤：

步骤S104-1，绕z_O轴正向旋转θ₁角度，使得+x_O轴平行于XQZ平面且与+x_Q轴同侧，记为x_O′，经过步骤S104-1后形成O的新的本地直角坐标系LCS_O′；

步骤S104-2，绕x_O′轴正向旋转θ₂角度，使得+z_O′轴平行于XQZ平面且与+z_Q轴同侧，记为z_O″，经过步骤S104-2后形成O的新的本地直角坐标系LCS_O″；

步骤S104-3，绕y_O″轴正向旋转θ₃，使得+x_O″轴和+z_O″轴分别与+x_Q轴和+z_Q轴平行，记为x_O″′和z_O″′，经过步骤S104-3后形成O的新的本地直角坐标系LCS_O″′；

步骤S104-4，平移LCS_O″′的坐标原点O至LCS_Q的坐标原点Q；

所述步骤S104中，当节点的齐次坐标采用行向量表示时，任意节点O的本地直角坐标系LCS_O转换到与相邻节点Q的本地直角坐标系LCS_Q重合时的变换矩阵计算公式为：

$\left[T\right]_O^Q=\left[\begin{array}{cccc}\cos {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_3-\sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\sin {\mathrm{\θ}}_3& -\sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_2& \cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_3+\sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\cos {\mathrm{\θ}}_3& 0\\ \sin {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_3+\cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\sin {\mathrm{\θ}}_3& \cos {\mathrm{\θ}}_1\cos {\mathrm{\θ}}_2& \sin {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_3-\cos {\mathrm{\θ}}_1\sin {\mathrm{\θ}}_2\cos {\mathrm{\θ}}_3& 0\\ -\cos {\mathrm{\θ}}_2\sin {\mathrm{\θ}}_3& \sin {\mathrm{\θ}}_2& \cos {\mathrm{\θ}}_2{\cos \mathrm{\θ}}_3& 0\\ Q_x^O& Q_y^O& Q_z^O& 1\end{array}\right],$

其中，^Q[T]_O代表把节点O的本地直角坐标系LCS_O转换到与邻节点Q的本地直角坐标系LCS_Q重合时的变换矩阵，

θ₁代表以O的本地直角坐标系中z_O轴为旋转轴正向旋转的变换角，

θ₂代表经θ₁旋转后的x_O′轴为旋转轴正向旋转的变换角，

θ₃代表经θ₂旋转后的_yO″轴为旋转轴正向旋转的变换角，

^OQ_x、^OQ_y和^OQ_z分别代表节点Q在邻节点O的本地直角坐标系中的x轴、y轴和z轴方向的坐标。

2.根据权利要求1所述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征在于，所述各WSN节点具有测量邻节点距离和方向角的能力。

3.根据权利要求1所述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征在于，所述步骤S101中，WSN中并不部署已知位置的锚节点，全网各节点自主实现物理定位。

4.根据权利要求1所述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征在于，所述步骤S103中，未知邻节点Q利用除本地坐标系原点O以外的3个已知的邻节点L，M和N，求解它在O的本地坐标系中的坐标^OP_Q。

5.根据权利要求1所述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征在于，所述步骤S105中，所述的全局坐标系GCS原点是静止的。

6.根据权利要求1所述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征在于，所述步骤S105中，任意节点U计算全局物理坐标的公式为：

^GCSP_U＝^OP_U·^GCS[T]_O,

其中^GCSP_U代表节点U在全局坐标系中的位置，

^OP_U代表节点U在本地直角坐标系LCS_O中的位置，

^GCS[T]_O代表把节点O的本地直角坐标系LCS_O转换到与全局坐标系GCS重合时的变换矩阵，O与全局坐标系原点未必相邻。

7.根据权利要求1所述的免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法，其特征是，所述三维坐标系变换矩阵中，旋转变换角三角函数的计算公式为：

$\left\{\begin{array}{c}\sin {\mathrm{\θ}}_1=-\cos ({\stackrel{\→}{i}}_O,{\stackrel{\→}{j}}_Q)\\ \cos {\mathrm{\θ}}_1=\±\sqrt{1-{\sin }^2{\mathrm{\θ}}_1}\\ \sin {\mathrm{\θ}}_2=-\cos ({\stackrel{\→}{k}}_O,{\stackrel{\→}{j}}_O)\\ \cos {\mathrm{\θ}}_2=\sqrt{1-{\sin }^2{\mathrm{\θ}}_2}\\ \cos {\mathrm{\θ}}_3=\frac{\cos ({\stackrel{\→}{i}}_O,{\stackrel{\→}{i}}_Q)}{\cos {\mathrm{\θ}}_1}\\ \sin {\mathrm{\θ}}_3=\±\sqrt{1-{\cos }^2{\mathrm{\θ}}_3}\end{array}\right.,$

其中分别为O点和Q点x轴单位法向量，为Q点y轴单位法向量，为O点z轴单位法向量。