CN104602191A - 一种海上搜救无线传感网节点定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种海上搜救无线传感网节点定位方法，使用极大似然估计定位算法，计算与目标节点位置最近且具有相同运动状态的被选信标节点的初定位位置信息；根据获取的所述被选信标节点的运动轨迹，对被选信标节点的初定位位置信息进行首次修正，得到被选信标节点的首次修正后的位置信息；对被选信标节点的首次修正后的位置信息进行坐标误差修正，得到被选信标节点的最终位置；根据被选信标节点的最终位置及首次修正及坐标误差修正的结果，对通过使用极大似然估计定位算法计算得到的目标节点的初定位位置信息进行修正，得到目标节点的最终位置。本发明可以适应动态性较高的海上无线传感网，提供更实时、更准确的节点位置信息。

Description

一种海上搜救无线传感网节点定位方法

技术领域

本发明涉及一种海事安全领域及无线传感网技术领域的无线搜救技术，具体涉及一种海上搜救无线传感网及其目标节点的定位技术。

背景技术

现有的海上搜救技术主要依赖于搜救方单方面的搜寻，待搜寻目标本身几乎不能主动为搜救方提供与搜寻工作相关的有益信息，较为被动。随着物联网时代的到来，微机电系统技术的发展，无线传感器网络(Wireless SensorNetworks，WSN)技术也日渐成熟。WSN中所设置的大量节点，通过对监测区域内目标的实时监测与多跳的无线通信方式，采集海上搜救中搜救目标的位置等信息并及时发送给搜救部门，为目标的快速搜寻提供有效的信息。

目前对WSN技术在海事领域的应用研究逐渐增多，如海上溢油检测、海事监控等。WSN技术作为物联网关键技术之一，其低成本、体积小、快速自组织、较强的自适应性等特点，为其广泛应用提供可能，也为其在海上搜救领域的应用提供了明显的有优势。

然而，在海上搜救当中应用WSN技术时，要解决的一个重要问题就是网络如何获得待搜救目标的实时、准确的位置信息。只有将实时、准确的位置信息传输给救援中心，救援方才能提高救援效率和救援成功率。

WSN的定位问题是在实现节点定位的前提下，通过改进定位算法来使新的算法适应相应的使用环境，同时降低定位过程中节点能量的损耗，提高定位结果的实时性和准确性。

现有的定位算法主要分为静态节点定位算法和动态节点的定位算法两种，并已取得了初步的进展，但由于资金、设备条件等因素，大部分拓扑控制方法仍处于理论研究阶段，所进行的实验也仅限于在仿真环境下观察方法的优劣，没有充分注意到在实际环境应用中要面临的诸多挑战。而对于海上搜救的环境而言，网络节点动态性很强，节点不可替换，且要求网络生命期尽可能长，因此需要一种新的适应于该环境下节点定位的方法。

发明内容

本发明提供一种海上搜救无线传感网节点定位算法，用来确定海上搜救无线传感网中待定位节点的位置信息，此算法可以适应动态性较高的海上无线传感网，提供更实时、更准确的节点位置信息。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供一种海上搜救无线传感网节点定位方法；多个传感器节点通过自组织形成的无线传感器网络中，任意一个传感器节点向其实时探测到的信标节点发送所属无线传感器网络中所有传感器节点的位置信息；

任意一个信标节点向与之无线通讯连接的终端设备，发送该信标节点的位置信息及其接收到的传感器节点的位置信息，并由所述终端设备通过外接卫星发布至互联网；目标节点是其中一个待定位的传感器节点；被选信标节点是其中一个信标节点；

所述节点定位方法，包含：

使用极大似然估计定位算法，计算与目标节点位置最近且具有相同运动状态的被选信标节点的初定位位置信息；

根据获取的所述被选信标节点的运动轨迹，对被选信标节点的初定位位置信息进行首次修正，得到被选信标节点的首次修正后的位置信息；

对被选信标节点的首次修正后的位置信息进行坐标误差修正，得到被选信标节点的最终位置；

根据被选信标节点的最终位置及首次修正及坐标误差修正的结果，对通过使用极大似然估计定位算法计算得到的目标节点的初定位位置信息进行修正，得到目标节点的最终位置。

优选地，计算被选信标节点的初定位位置信息对应的坐标

X_M＝(A^TA)^-1A^Tb_M

$A=\left[\begin{array}{ccc}2(x_1-x_n)& 2(y_1-y_n)& 2(z_1-z_n)\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 2(x_{n-1}-x_n)& 2(y_{n-1}-y_n)& 2(z_{n-1}-z_n)\end{array}\right]$

$b_M=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_n^2+y_1^2-y_n^2+z_1^2-z_n^2+d_{\mathrm{in}}^2-d_{i1}^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n-1}^2-x_n^2+y_{n-1}^2-y_n^2+z_{n-1}^2-z_n^2+d_{\mathrm{in}}^2-d_{i(n-1)}^2\end{array}\right]$

$X_M=\left[\begin{array}{c}{\hat{x}}_{i1}\\ {\hat{y}}_{i1}\\ {\hat{z}}_{i1}\end{array}\right]$

其中，(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、…(x_n,y_n,z_n)分别为移动信标节点在A₁、A₂…A_n位置的坐标，n≥3；所述移动信标节点是与被选信标节点不同的信标节点；

d_i1，d_i2,…d_in分别是在A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点与被选信标节点之间的距离。

优选地，t₀时刻被选信标节点在位置M₁处，分别与A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点进行信息交互；

信息交互中，根据被选信标节点或移动信标节点接收对方发送信息时的RSSI信号强度，计算位置M₁与A₁、A₂…A_n位置之间的距离d_ij且ij＝1,2,…n，作为d_i1，d_i2…d_in：

$d_{\mathrm{ij}}={10}^{\frac{P\left(d_0\right)-P\left(d_{\mathrm{ij}}\right)+X_{\mathrm{\σ}}}{10k}}\×d_0$

P(d_ij)是相距距离d_ij时接收到的信号强度；

d₀是参考距离，P(d₀)是相距参考距离d₀时接收到的信号强度；

X_σ是平均值为0的高斯分布随机变数，取值范围为4～10；

k为衰减因子，取值范围是2～5。

优选地，计算目标节点的初定位位置信息对应的坐标

X_U＝(A^TA)^-1A^Tb_U

$A=\left[\begin{array}{ccc}2(x_1-x_n)& 2(y_1-y_n)& 2(z_1-z_n)\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 2(x_{n-1}-x_n)& 2(y_{n-1}-y_n)& 2(z_{n-1}-z_n)\end{array}\right]$

$b_U=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_n^2+y_1^2-y_n^2+z_1^2-z_n^2+d_{\mathrm{un}}^2-d_{u1}^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n-1}^2-x_n^2+y_{n-1}^2-y_n^2+z_{n-1}^2-z_n^2+d_{\mathrm{un}}^2-d_{u(n-1)}^2\end{array}\right]$

$X_U=\left[\begin{array}{c}{\hat{x}}_1\\ {\hat{y}}_1\\ {\hat{z}}_1\end{array}\right]$

其中，d_u1，d_u2,…d_un分别是在A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点与目标节点之间的距离。

优选地，t₀时刻目标节点在位置U₁处，分别与A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点进行信息交互；

信息交互中，根据目标节点或移动信标节点接收对方发送信息时的RSSI信号强度，计算位置U₁与A₁、A₂…A_n位置之间的距离d_uj且uj＝1,2,…n，作为d_u1，d_u2,…d_un，

$d_{\mathrm{uj}}={10}^{\frac{P\left(d_0\right)-P\left(d_{\mathrm{uj}}\right)+X_{\mathrm{\σ}}}{10k}}\×d_0$

P(d_uj)是相距距离d_uj时接收到的信号强度。

优选地，使用被选信标节点从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹为来进行首次修正，获得被选信标节点在t_n-1时刻到达位置M_n的坐标作为首次修正后的位置信息对应的坐标：

即 $\left\{\begin{array}{c}{\hat{x}}_{\mathrm{in}}={\hat{x}}_{i1}+x_{\mathrm{in}}-x_{i1}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{in}}={\hat{y}}_{i1}+y_{\mathrm{in}}-y_{i1}\\ {\hat{z}}_{\mathrm{in}}={\hat{z}}_{i1}+z_{\mathrm{in}}-z_{i1}\end{array}\right.$

其中，(x_i1,y_i1,z_i1)、(x_in,y_in,z_in)分别是被选信标节点在位置M₁、M_n时的真实坐标。

优选地，对于处在被选信标节点和目标节点通信范围内的m个信标节点，计算m个信标节点各自在首次修正后的位置信息与其真实位置信息(x_fin,y_fin,z_fin)之间的坐标误差：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{x}_f=x_{\mathrm{fin}}-{\hat{x}}_{\mathrm{fin}}\\ \mathrm{\Δ}{y}_f=y_{\mathrm{fin}}-{\hat{y}}_{\mathrm{fin}}\\ \mathrm{\Δ}{z}_f=z_{\mathrm{fin}}-{\hat{z}}_{\mathrm{fin}}\end{array}\right.,$ 其中，f＝1,2…m

将m个信标节点的坐标误差的平均值，作为被选信标节点首次修正后的位置信息对应的坐标误差：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{x}_f\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{y}_f\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{z}_f\end{array}\right..$

优选地，经过坐标误差修正后，计算得到被选信标节点的最终位置M(x′_in,y′_in,z′_in)为：

$\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{x}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}\\ {y^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{y}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}\\ {z^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{z}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}\end{array}\right.$

计算得到目标节点的最终位置对应的最终定位坐标(x,y,z)为：

其中，目标节点从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹

得到

即 $\left\{\begin{array}{c}{x}_U={\hat{x}}_1+x_{\mathrm{in}}-x_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}\\ y_U={\hat{y}}_1+y_{\mathrm{in}}-y_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}\\ z_U={\hat{z}}_1+z_{\mathrm{in}}-z_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}\end{array}\right..$

优选地，所述传感器节点的其中一些传感器节点，被预先安装在船舶或救生衣或救生艇筏，其在船舶失事时启动；

其中另一些传感器节点被抛洒在海面上，用来辅助其他传感器节点一起通过自组织来形成所述无线传感器网络；

所述信标节点设置于救援船舶或救援直升机；所述终端设备设置于救援船舶。优选地，移动信标节点是设置在救援直升机上的信标节点。

与现有定位算法相比，本发明提供的海上搜救无线传感网节点定位方法，其优点在于：本发明充分考虑了海上节点的动态特性，对海上环境有很好的适应性；由于救援过程中对目标位置的实时性、准确性要求较高，该定位方法能够较好的满足；该定位方法充分利用救援设施设备，最大化的发挥救援效率。

本发明位置信息修正过程中，对环境及节点的动态性进行了充分考虑，以距离目标节点最近的信标节点为参考节点来修正初始定位结果，得到的位置结果实时性更强、准确性更好。

本发明为了降低测距误差对定位精度的影响，用坐标误差修正对定位结果进行二次修正，这样目标位置的定位精度更高，较少搜救时间以提高搜救效率和搜救成功率。

附图说明

图1为本发明海上搜救无线传感网的结构示意图；

图2为本发明提供的极大似然估计定位算法示意图；

图3为本发明提供的MSR-WSN节点的运动状态示意图；

图4为本发明提供的基于坐标修正的无线传感网3D定位算法流程图；

图5为本发明提供的信标节点个数对本发明定位算法各个阶段定位误差的影响的示意图；

图6为本发明提供的信标节点个数对本发明定位算法定位误差的影响及与极大似然估计定位算法和改进型DV-distance差分定位算法的比较示意图；

图7为本发明提供的RSSI测距误差对本发明定位算法定位误差的影响及与极大似然估计定位算法和改进型DV-distance差分定位算法的比较示意图。

具体实施方式

以下结合附图，进一步说明本发明的具体实施例。

MSR(修正子集准则)-WSN节点部署

如图1所示，在海上搜救时，分布在海上的大量传感器节点相互进行无线通讯，通过自组织形成无线传感器网络(亦简称为无线传感网)并实时探测信标节点：其中一些传感器节点预先安装在船舶、救生衣、救生艇筏等，当船舶失事时，这些关键节点能够自动启动或者由人工启动；其中另一些传感器节点是根据救援的实际情况，由直升机等随机抛洒在海面上感兴趣区域的节点，这些节点更多的是用来辅助前一种关键节点，通过自组织形成一个或多个无线传感网，从而实现关键节点与搜救方通信、及节点定位的目的。

无线传感器网络中的任意一个传感器节点，实时探测信标节点来与所述信标节点进行无线通讯连接，以便将该传感器节点的位置信号及其所属的无线传感器网络中其他所有传感器节点的位置信号，都传输至信标节点；

所述信标节点，例如设置于救生艇筏、救援船舶、救援直升机等，能够(直接地，或是通过其他信标节点间接地)与船舶终端进行无线通讯连接，将该信标节点的位置信息及传感器节点向其发送的位置信息，都传输至船舶终端。

所述船舶终端，设置于救援船舶，能够通过外接卫星与互联网建立通信连接，以便各方能够远程了解搜救进展。

本发明提供一种适用于上述海上搜救无线传感网的节点定位方法，其中将直升机上的信标节点作为移动信标节点，救生船舶、救生艇筏上的信标节点作为周围信标节点，搜救目标上的节点作为待定位的目标节点，能够充分利用救生设备、充分考虑传感器节点在海面上的运动特性进行定位。

该方法中，主要包含以下过程：

步骤1、通过目标节点与移动信标节点间的RSSI信号强度获得两者之间的距离；

步骤2、根据目标节点与移动信标节点间的距离，通过极大似然估计定位算法来获得目标节点的初始位置信息；

步骤3、研究目标节点周围的信标节点的移动轨迹，对目标节点的初始位置信息进行首次修正，获得首次修正后的位置信息；

步骤4、将首次修正后的位置信息用坐标误差再次进行修正，最终得到更实时、准确的目标节点的最终定位坐标；该修正方法可以有效降低步骤1中的测距误差对定位精度的影响。

在实际应用中，在步骤3中是对距离最近的信标节点的初始位置信息进行首次修正，步骤4中则是对该信标节点的首次修正后的位置信息再进行坐标误差修正后，再在目标节点的初始位置信息基础上根据首次修正和坐标误差修正的结果，计算得到目标节点的最终定位坐标。

本发明的方法涉及的相关算法，介绍如下：

S1、节点间的距离获取

RSSI(接收信号强度)测距技术，是通过测量信号从发射端到接收端的衰减来计算未知节点与邻居节点间的实际距离。WSN应用中，无线信号容易受周围环境的影响而发生折射、反射，即信号从发射端节点到接收端节点的能量损耗是一个变量，因此我们使用RSSI测距的遮蔽模型(ShadowingModel)。

$P\left(d\right)=P\left(d_0\right)+10k\log \left(\frac{d}{d_0}\right)+X_{\mathrm{\σ}}---\left(1\right)$

其中：d₀是参考距离，P(d₀)是相距参考距离d₀时接收端节点接收到的信号强度；d是接收端节点与发射端节点间的距离，P(d)是相距距离d时接收端节点接收到的信号强度；X_σ是平均值为0的高斯分布随机变数，取值范围为4～10；k为衰减因子，取值范围是2～5。

式(1)可以变形为：

$d={10}^{\frac{P\left(d_0\right)-P\left(d\right)+X_{\mathrm{\σ}}}{10k}}\×d_0---\left(2\right)$

S2、初始位置信息获取

当无线传感网络中的某一未知节点与多个(不少于3个)不同位置的信标节点无线通信，获得信标节点与未知节点之间的距离后，即可用极大似然估计定位算法粗略获得该未知节点的位置，其原理图如图1所示。

如图2中，(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、…(x_n,y_n,z_n)表示移动信标节点A在A₁、A₂…A_n处的坐标，(x,y,z)为未知节点的坐标，d₁，d₂…d_n,分别表示移动信标节点A在A₁、A₂…A_n位置时与未知节点之间的距离。

该算法通过式(3)计算得到未知节点的坐标：

$\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{(x_1-x)}^2+{(y_1-y)}^2+{(z_1-z)}^2}=d_1\\ \sqrt{{(x_2-x)}^2+{(y_2-y)}^2+{(z_2-z)}^2}=d_2\\ .\\ .\\ .\\ \sqrt{{(x_n-x)}^2+{(y_n-y)}^2+{(z_n-z)}^2}=d_n\end{array}\right.---\left(3\right)$

式(3)经过等价变换可以得到：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_1^2-x_n^2-2(x_1-x_n)x+y_1^2-y_n^2-2(y_1-y_n)y+z_1^2-z_n^2-2(z_1-z_n)z=d_1^2-d_n^2\\ x_2^2-x_n^2-2(x_2-x_n)x+y_2^2-y_n^2-2(y_2-y_n)y+z_2^2-z_n^2-2(z_2-z_n)z=d_2^2-d_n^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n-1}^2-x_n^2-2(x_{n-1}-x_n)x+y_{n-1}^2-y_n^2-2\left(y_{n-1}{-y}_n\right)y+z_{n-1}^2-z_n^2-2(z_{n-1}-z_n)z=d_{n-1}^2-d_n^2\end{array}\right.---\left(4\right)$

式(4)可以写成AX＝b的形式，其中，

$A=\left[\begin{array}{ccc}2(x_1-x_n)& 2(y_1-y_n)& 2(z_1-z_n)\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 2(x_{n-1}-x_n)& 2(y_{n-1}-y_n)& 2(z_{n-1}-z_n)\end{array}\right]$

$b=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_n^2+y_1^2-y_n^2+z_1^2-z_n^2+d_n^2-d_1^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n-1}^2-x_n^2+y_{n-1}^2-y_n^2+z_{n-1}^2-z_n^2+d_n^2-d_{n-1}^2\end{array}\right]---\left(4^{,}\right)$

$X=\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ z\end{array}\right]$

通过求解上式，可以得出未知节点(x,y,z)的坐标为：X＝(A^TA)^-1A^Tb。其中，将未知节点作为发射端节点，移动信标节点作为接收端节点，由其在A₁、A₂…A_n位置接收到的信号强度，通过式(2)来计算得到d₁，d₂…d_n后代入上式而获得。或者，在别的实施例中，也可以将上述接收端节点和发射端节点的设置相互交换。

本例中考虑到搜救直升机能够更快地先后飞到A₁、A₂…A_n位置，因而使用其中设置的信标节点作为移动信标节点来计算与未知节点的距离。而在其他的示例中，也可以是根据实际搜救情况，使用分别位于A₁、A₂…A_n位置的至少三个信标节点(移动信标节点或周围信标节点)来计算与未知节点的距离。

S3、节点轨迹获取

然而，在实际的海上搜救应用环境中，节点会在风、浪、流的作用下不停的运动，节点具有高度动态的特征，因此海上无线传感网属于动态网络。将极大似然估计定位算法直接应用于海上无线传感网，定位误差就会很大。为得到满足海上搜救目标定位精度且实时的节点位置信息，本文通过采集距目标节点U最近且具有相同运动状态的信标节点M的运动规律来得到目标节点U的运动趋势。

优选的示例中，可以使用其中一个周围信标节点作为该信标节点M，是考虑到其与目标节点都同样位于海面上且位置相接近，因而假定两者受到的风、浪、流的影响基本一致。然而，在其他的示例中，根据实际搜救情况，也可以考虑使用其他的周围信标节点或移动信标节点作为上述的信标节点M。

如图3所示，信标节点M从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹为那么可以得到目标节点U从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹

在S1的式(2)中，代入t₀时刻信标节点M所在位置M₁与处在A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点A之间分别信息交互时接收信号的RSSI信号强度，计算得到该信标节点M的位置M₁与A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点A之间的距离d_i1，d_i2,…d_in。

在S2所示式(4’)中代入距离d_i1，d_i2,…d_in，通过极大似然估计定位算法的公式X＝(A^TA)^-1A^Tb计算得到信标节点M的位置信息(本发明称为初定位位置信息)。

信标节点M在t_n-1时刻到达位置的坐标设为而将修正到(本发明称为首次修正后的位置信息)的计算方法如下：

本例中取n＝3，因此为 $\left\{\begin{array}{c}{\hat{x}}_{i3}={\hat{x}}_{i1}+x_{i3}-x_{i1}\\ {\hat{y}}_{i3}={\hat{y}}_{i1}+y_{i3}-y_{i1}\\ {\hat{z}}_{i3}={\hat{z}}_{i1}+z_{i3}-z_{i1}\end{array}\right.---\left(6\right)$

其中，(x_i1,y_i1,z_i1)、(x_in,y_in,z_in)分别是被选信标节点在位置M₁、M_n时的真实坐标。

S4、坐标修正

由于首次修正后得到的位置信息与真实的位置信息M_n(x_in,y_in,z_in)间的误差还比较大，因此坐标修正法对首次修正后的位置信息再次修正来进一步减小误差。在此定义某个节点的坐标误差为：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}=x_{\mathrm{in}}-{\hat{x}}_{\mathrm{in}}\\ \mathrm{\Δy}=y_{\mathrm{in}}-{\hat{y}}_{\mathrm{in}}\\ \mathrm{\Δz}=z_{\mathrm{in}}-{\hat{z}}_{\mathrm{in}}\end{array}\right.---\left(7\right)$

假设海平面上有m个信标节点，同时在信标节点M和目标节点U的通信范围内；则，m个信标节点中每个节点各自的坐标误差，为该节点首次修正后的位置信息与其真实位置信息之间的坐标误差，表示如下：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{x}_f=x_{\mathrm{fin}}-{\hat{x}}_{\mathrm{fin}}\\ \mathrm{\Δ}{y}_f=y_{\mathrm{fin}}-{\hat{y}}_{\mathrm{fin}}\\ \mathrm{\Δ}{z}_f=z_{\mathrm{fin}}-{\hat{z}}_{\mathrm{fin}}\end{array}\right.$

其中，f＝1,2…m。

设信标节点M首次修正后的位置信息对应的坐标误差：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{x}_f\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{y}_f\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{z}_f\end{array}\right.---\left(8\right)$

那么经过误差修正后，计算得到信标节点M的最终位置M(x′_in,y′_in,z′_in)为：

$\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{x}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}\\ {y^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{y}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}\\ {z^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{z}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}\end{array}\right.---\left(9\right)$

因此，得到目标节点U的最终定位坐标(x_U,y_U,z_U)为：

即 $\left\{\begin{array}{c}{x}_U={\hat{x}}_1+x_{\mathrm{in}}-x_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}\\ y_U={\hat{y}}_1+y_{\mathrm{in}}-y_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}\\ z_U={\hat{z}}_1+z_{\mathrm{in}}-z_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}\end{array}\right.---\left(11\right)$

其中，为目标节点U的初定位位置信息的坐标，是通过极大似然估计定位算法求得的。即，在S1的式(2)中，代入t₀时刻目标节点U所在位置U₁与处在A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点A之间分别信息交互时接收信号的RSSI信号强度，计算得到该目标节点U的位置U₁与A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点A之间的距离d_u1，d_u2,…d_un。在S2所示式(4’)中代入距离d_u1，d_u2,…d_un，通过极大似然估计定位算法的公式X＝(A^TA)^-1A^Tb计算得到目标节点U的初定位位置信息的坐标

如图4所示，在一个具体的应用示例中，本发明所述海上搜救无线传感网节点定位方法，在参数初始化后，包含以下过程：

F1、使用极大似然估计定位算法，计算目标节点U的初定位位置信息；

其中，根据目标节点U在t₀时刻的位置U₁处，向至少三个不同位置A₁、A₂…A_n的移动信标节点信息交互时接收信号的RSSI信号强度，根据式(2)计算位置U₁与A₁、A₂…A_n处的距离，进而代入式(3)或(4)或(4’)，计算得到目标节点U的初定位位置信息的坐标

F2、使用极大似然估计定位算法，计算与目标节点U位置最近且具有相同运动状态的信标节点M的初定位位置信息；

其中，根据信标节点M在t₀时刻的位置M₁处，向所述的至少三个不同位置A₁、A₂…A_n的移动信标节点信息交互时接收信号的RSSI信号强度，代入式(2)计算位置M₁与A₁、A₂…A_n处的距离，进而代入式(3)或(4)或(4’)计算得到信标节点M的初定位位置信息的坐标

F3、获取信标节点M的运动轨迹，得到信标节点M首次修正后的位置信息；

其中，根据信标节点M从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹为进行首次修正，获得信标节点M在t_n-1时刻到达位置处的坐标作为首次修正后的位置信息，参见式(5)、式(6)。

F4、根据坐标误差，对信标节点M首次修正后的位置信息进行误差修正，得到信标节点M的最终位置，进而计算得到目标节点的最终位置；

其中，所述的坐标误差，是通过位于信标节点M和目标节点U通信范围内的m个信标节点各自与其真实位置的坐标误差计算得到的，参见式(7)～(8)；再根据式(9)计算得到信标节点M的最终位置的坐标M(x′_in,y′_in,z′_in)，将其与前述F1(该步骤也可以在此时才执行)中获得的目标节点U的初定位位置信息的坐标一起代入式(10)、式(11)计算得到目标节点的最终定位坐标(x_U,y_U,z_U)。

如图5所示，是本发明提供的信标节点个数对本发明定位算法各个阶段定位误差的影响的示意图，横坐标为信标节点个数，纵坐标为定位误差。经由本发明提供的方法中，信标节点M首次修正后的位置信息的定位误差，远小于信标节点M初定位位置信息的定位误差；而在进行误差修正后，所述信标节点M的最终位置的定位误差，又进一步小于M首次修正后的位置信息的定位误差。此外，信标节点数量的增多，对于每个阶段中定位误差的减小也都能够起到一定作用。

如图6所示，是本发明提供的信标节点个数对本发明定位算法定位误差的影响及与极大似然估计定位算法和与改进型DV-distance差分定位算法的比较示意图，横坐标为信标节点个数，纵坐标为定位误差。可见，本发明的定位算法的定位误差，小于使用改进型DV-distance差分定位算法时的定位误差，并远小于使用极大似然估计定位算法时的定位误差。此外，信标节点数量的增多，对于每个算法中定位误差的减小也都能够起到一定作用。

如图7所示，是本发明提供的RSSI测距误差对本发明定位算法定位误差的影响及与极大似然估计定位算法和改进型DV-distance差分定位算法的比较示意图，横坐标为RSSI测量误差，纵坐标为定位误差。可见，随着RSSI测量误差增加，各算法的定位误差都有所增加；然而，在相同的RSSI测量误差下，本发明的定位算法的定位误差，小于使用改进型DV-distance差分定位算法时的定位误差，并远小于使用极大似然估计定位算法时的定位误差。

综上所述，本发明提供的海上搜救无线传感网节点定位方法，可充分利用直升机等救援设备设施，达到了资源效益的最大化；对环境及节点的动态性进行了充分考虑；充分参考信标节点运动轨迹，提高算法对动态环境、动态网络的适应性；同时，移动信标节点的使用平衡了网络中各节点的能量消耗。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种海上搜救无线传感网节点定位方法，其特征在于，

多个传感器节点通过自组织形成的无线传感器网络中，任意一个传感器节点向其实时探测到的信标节点发送所属无线传感器网络中所有传感器节点的位置信息；任意一个信标节点向与之无线通讯连接的终端设备，发送该信标节点的位置信息及其接收到的传感器节点的位置信息，并由所述终端设备通过外接卫星发布至互联网；

目标节点是其中一个待定位的传感器节点；被选信标节点是其中一个信标节点；

所述节点定位方法，包含：

使用极大似然估计定位算法，计算与目标节点位置最近且具有相同运动状态的被选信标节点的初定位位置信息；

根据获取的所述被选信标节点的运动轨迹，对被选信标节点的初定位位置信息进行首次修正，得到被选信标节点的首次修正后的位置信息；

对被选信标节点的首次修正后的位置信息进行坐标误差修正，得到被选信标节点的最终位置；

根据被选信标节点的最终位置及首次修正及坐标误差修正的结果，对通过使用极大似然估计定位算法计算得到的目标节点的初定位位置信息进行修正，得到目标节点的最终位置。

2.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，

计算被选信标节点的初定位位置信息对应的坐标

X_M＝(A^TA)^-1A^Tb_M

$A=\left[\begin{array}{ccc}2(x_1-x_n)& 2(y_1-y_n)& 2(z_1-z_n)\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 2(x_{n-1}-x_n)& 2(y_{n-1}-y_n)& 2(z_{n-1}-z_n)\end{array}\right]$

$b_M=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_n^2+y_1^2-y_n^2+z_1^2-z_n^2+d_{\mathrm{in}}^2-d_{i1}^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n-1}^2-x_n^2+y_{n-1}^2-y_n^2+z_{n-1}^2-z_n^2+d_{\mathrm{in}}^2-d_{i(n-1)}^2\end{array}\right]$

$X_M=\left[\begin{array}{c}{\hat{x}}_{i1}\\ {\hat{y}}_{i1}\\ {\hat{z}}_{i1}\end{array}\right]$

其中，(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)、…(x_n,y_n,z_n)分别为移动信标节点在A₁、A₂…A_n位置的坐标，n≥3；所述移动信标节点是与被选信标节点不同的信标节点；

d_i1，d_i2,…d_in分别是在A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点与被选信标节点之间的距离。

3.如权利要求2所述的节点定位方法，其特征在于，

t₀时刻被选信标节点在位置M₁处，分别与A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点进行信息交互；

信息交互中，根据被选信标节点或移动信标节点接收对方发送信息时的RSSI信号强度，计算位置M₁与A₁、A₂…A_n位置之间的距离d_ij且ij＝1,2,…n，作为d_i1，d_i2…d_in：

$d_{\mathrm{ij}}={10}^{\frac{P\left(d_0\right)-P\left(d_{\mathrm{ij}}\right)+X_{\mathrm{\σ}}}{10k}}\×d_0$

P(d_ij)是相距距离d_ij时接收到的信号强度；

d₀是参考距离，P(d₀)是相距参考距离d₀时接收到的信号强度；

X_σ是平均值为0的高斯分布随机变数，取值范围为4～10；

k为衰减因子，取值范围是2～5。

4.如权利要求2所述的节点定位方法，其特征在于，

计算目标节点的初定位位置信息对应的坐标

X_U＝(A^TA)^-1A^Tb_U

$A=\left[\begin{array}{ccc}2(x_1-x_n)& 2(y_1-y_n)& 2(z_1-z_n)\\ .& .& .\\ .& .& .\\ .& .& .\\ 2(x_{n-1}-x_n)& 2(y_{n-1}-y_n)& 2(z_{n-1}-z_n)\end{array}\right]$

$b_U=\left[\begin{array}{c}{x}_1^2-x_n^2+y_1^2-y_n^2+z_1^2-z_n^2+d_{\mathrm{un}}^2-d_{u1}^2\\ .\\ .\\ .\\ x_{n-1}^2-x_n^2+y_{n-1}^2-y_n^2+z_{n-1}^2-z_n^2+d_{\mathrm{un}}^2-d_{u(n-1)}^2\end{array}\right]$

$X_U=\left[\begin{array}{c}{\hat{x}}_1\\ {\hat{y}}_1\\ {\hat{z}}_1\end{array}\right]$

其中，d_u1，d_u2,…d_un分别是在A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点与目标节点之间的距离。

5.如权利要求4所述的节点定位方法，其特征在于，

t₀时刻目标节点在位置U₁处，分别与A₁、A₂…A_n位置的移动信标节点进行信息交互；

信息交互中，根据目标节点或移动信标节点接收对方发送信息时的RSSI信号强度，计算位置U₁与A₁、A₂…A_n位置之间的距离d_uj且uj＝1,2,…n，作为d_u1，d_u2,…d_un，

$d_{\mathrm{uj}}={10}^{\frac{P\left(d_0\right)-P\left(d_{\mathrm{uj}}\right)+X_{\mathrm{\σ}}}{10k}}\×d_0$

P(d_uj)是相距距离d_uj时接收到的信号强度。

6.如权利要求5所述的节点定位方法，其特征在于，

使用被选信标节点从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹为来进行首次修正，获得被选信标节点在t_n-1时刻到达位置M_n的坐标作为首次修正后的位置信息对应的坐标：

$({\hat{x}}_{\mathrm{in}},{\hat{y}}_{\mathrm{in}},{\hat{z}}_{\mathrm{in}})=({\hat{x}}_{i1},{\hat{y}}_{i1},{\hat{z}}_{i1})+\stackrel{\→}{M_1{M}_n}$

即 $\left\{\begin{array}{c}{\hat{x}}_{\mathrm{in}}={\hat{x}}_{i1}+x_{\mathrm{in}}-x_{i1}\\ {\hat{y}}_{\mathrm{in}}={\hat{y}}_{i1}+y_{\mathrm{in}}-y_{i1}\\ {\hat{z}}_{\mathrm{in}}={\hat{z}}_{i1}+z_{\mathrm{in}}-z_{i1}\end{array}\right.$

其中，(x_i1,y_i1,z_i1)、(x_in,y_in,z_in)分别是被选信标节点在位置M₁、M_n时的真实坐标。

7.如权利要求6所述的节点定位方法，其特征在于，

对于处在被选信标节点和目标节点通信范围内的m个信标节点，计算m个信标节点各自在首次修正后的位置信息与其真实位置信息(x_fin,y_fin,z_fin)之间的坐标误差：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{x}_f=x_{\mathrm{fin}}-{\hat{x}}_{\mathrm{fin}}\\ \mathrm{\Δ}{y}_f=y_{\mathrm{fin}}-{\hat{y}}_{\mathrm{fin}}\\ \mathrm{\Δ}{z}_f=z_{\mathrm{fin}}-{\hat{z}}_{\mathrm{fin}}\end{array}\right.,$ 其中，f＝1,2…m

将m个信标节点的坐标误差的平均值，作为被选信标节点首次修正后的位置信息对应的坐标误差：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δx}}_f\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δy}}_f\\ \stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}=\frac{1}{m}\underset{f=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Δz}}_f\end{array}\right..$

8.如权利要求7所述的节点定位方法，其特征在于，

经过坐标误差修正后，计算得到被选信标节点的最终位置M(x′_in,y′_in,z′_in)为：

$\left\{\begin{array}{c}{x^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{x}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}\\ {y^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{y}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}\\ {z^{\′}}_{\mathrm{in}}={\hat{z}}_{\mathrm{in}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}\end{array}\right.$

计算得到目标节点的最终位置对应的最终定位坐标(x,y,z)为：

$(x_U,y_U,z_U)=({x^{\′}}_{\mathrm{in}},{y^{\′}}_{\mathrm{in}},{z^{\′}}_{\mathrm{in}})+\stackrel{\→}{U_1{U}_n}$

其中，目标节点从t₀时刻到t_n-1时刻的运动轨迹

得到 $(x_U,y_U,z_U)=({\hat{x}}_1,{\hat{y}}_1,{\hat{z}}_1)+(\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}},\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}},\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}})+\stackrel{\→}{M_1{M}_n}$

即 $\left\{\begin{array}{c}{x}_U={\hat{x}}_1+x_{\mathrm{in}}-x_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δx}}\\ y_U={\hat{y}}_1+y_{\mathrm{in}}-y_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δy}}\\ z_U={\hat{z}}_1+z_{\mathrm{in}}-z_{i1}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δz}}\end{array}\right..$

9.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，

所述传感器节点的其中一些传感器节点，被预先安装在船舶或救生衣或救生艇筏，其在船舶失事时启动；

其中另一些传感器节点被抛洒在海面上，用来辅助其他传感器节点一起通过自组织来形成所述无线传感器网络；

所述信标节点设置于救援船舶或救援直升机；所述终端设备设置于救援船舶。

10.如权利要求2所述的节点定位方法，其特征在于，

移动信标节点是设置在救援直升机上的信标节点。