CN106028414B - 一种反向水下定位方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种反向水下定位方法和系统，方法包括如下步骤：A1.在定位区域内部署锚点和普通节点；A2.普通节点经触发变为源节点；A3.源节点向锚点广播信息；A4.锚点接收源节点信息，更新信息并转发至信宿汇点；A5.信宿汇点计算每一锚点对应的所有路径的距离及权值；A6.信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解，定位源节点。该方法将权值与基于测距的定位算法进行结合，有效减小多径效应产生的距离测量误差，提高定位精度，极好地改善定位性能。

Description

一种反向水下定位方法和系统
技术领域
本发明涉及水下无线传感器网络定位领域，特别涉及以移动水下传感器网络的反向定位方法和系统(Reverse Localization Scheme,RLS)。
背景技术
近些年，由于低功耗无线传感器的广泛应用，水下无线传感网络(UnderwaterWireless Sensor Networks,UWSNs)迅速发展，在水下环境监测、海洋取样、灾害预警、导航协助等科研方面有非常积极的应用。在这些通用应用中，水下定位是一个重要的组成部分。由于水下环境复杂多样，电磁波在水下衰减较大，无法使用GPS有效定位，且海洋信道随时间、空间变化较大，因此主要利用声音通信进行水下节点的定位。
由于水下信道与陆上信道存在明显的区别，因此水下声通信仍存在很多挑战。首先，水下声速较低，约为1500m/s，且受到水温、深度和盐度的影响，因此传播具有很大延时。除此之外，传播损耗、海面散射、波导效应、海杂波、多径效应和多普勒频移等会影响距离测量的准确性；较大的传播延时、窄带宽和高误码率也是使得水下声通信定位的主要缺陷。
由于水中声通信具有速度可变性和多径散射效应，因此很有可能沿着某曲线传播的声音相比视距传播的声信号更快的到达接收节点。同样的，信号最强的路径也不一定是视距路径。所以本发明假设在节点间声通信存在多条路径传播的情况下，为每条路径赋予权值，表示该路径为视距路径的可能性，减小多径效应产生的距离测量误差。
目前的节点定位方法主要可以分为基于距离的测距方法和无需距离的测距方法，其中基于距离的测距方法定位准确性更高，主要采用距离或方位信息，可以分为基于到达时间(Time of Arrival,TOA)，基于到达时间差(Time Difference of Arrival,TDOA)，基于到达角度(Angle of Arrival,AOA)和基于接收信号强度指示(Received SignalStrength Indicator,RSSI)四种。
TOA技术通过两个节点之间的信号发送时间与接收时间的差值进行距离测量和定位，该技术依赖于节点间时钟的同步才能获得精确的距离数据；TDOA技术采用两个不同信号的到达时间差值进行测量节点间距离，该技术则改进了TOA技术严重依赖节点时间同步的缺陷；AOA通过测量带定位节点收到多个信号到达角度的直线方向的交点进行定位，其定位精度受到天线部署和测量精度的影响，较小的测量角误差会导致较大的定位偏差；RSSI技术通过测量节点接收到的信号强度，通过已知的信号损耗模型，计算节点之间的距离，之后采用三边定位等方法进行定位。
基于距离的测距定位方法主要通过处理多对测量结果的距离对节点进行定位，根据距离测量技术的不同，具体定位技术也会有差别，这里主要介绍三边定位法和最小二乘法两种基本技术。
如果待定位节点已经获得与其不共线的三个锚点的距离信息，则可根据三圆相交于一点确定待定位节点，其示意图如图1。但是该方法要求距离测量中没有误差，这在水下无线传感器网络中难以实现，且水下声通信测距具有较大的测量误差，此时便需要增加锚点数量提高定位精度。当测得距离的锚点数大于三个时，可采用最小二乘法进行节点定位。最小二乘法使用测得多个锚点至待定位节点的距离对超定方程组进行线性拟合，得到待定位节点的位置坐标。最小二乘法相比三边定位方法性能有了很大的精度，对距离数据的偏差有较大的容忍度，但是由于水下声通信过程中多径效应明显，最小二乘法仍有较大的劣势。
同时，水下定位需要特定的水下无线传感器网络部署系统，目前主要有水下自动移动装置(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)、采用上下浮动传感器的(Dive andRise,DNR)系统、采用可分离式电梯设备(Detachable Elevator Transceiver,DET)的系统和反向定位(Reverse Localization Scheme,RLS)系统四种基本的定位系统。
AUV系统中AUV可以进行自动的导航和定位，通过待定位节点和AUV不断将时间、方位等数据发送到水面检测站，便可确定待定位节点的位置，AUV系统的结构图如图2所示。DNR系统中，当DNR设备位于水面时可通过GPS获得自身位置，之后沉到水中将位置信息传递给待定位节点。DET系统是一个分层定位系统，如图3所示。DET节点固定于浮标上，可上下移动向外广播位置信号，定位锚点。之后锚点向待定位节点广播自身位置信息辅助待定位节点定位。RLS系统的结构图如图4所示，是一个集中式事件驱动定位系统。当普通节点接收到触发事件变为待定位节点(以下称为源节点)需要定位时，它将向海面上已知的锚点发送信息。当锚点收到源节点广播的信息时，会再次整理信息并发送到信宿汇点中。若有三个及以上的锚点收到同一源节点的信息，便可以通过三点定位等方法在信宿汇点中计算源节点位置。相比于其他系统，RLS系统仅定位被特定事件唤醒后需要知道位置的节点，与其他定位系统相比，减小了定位过程中所需的时间和能耗，可以快速获知事件发生位置，适合于监测系统。
虽然RLS系统具有上述的优点，但在传统的RLS模型中，若水中信道情况差，其计算误差会很大，源节点定位的准确性不高。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于权值的反向水下定位(WeightedReverse Localization Scheme,WRLS)方法和系统，能极好地改善定位性能。
本发明提出的方法和系统是在RLS模型的基础上提出的改进。本发明在RLS系统中，为信道中的每一条路径加入权值，表示该路径为视距路径的可能性。
本发明提供一种反向水下定位方法，包括如下步骤：
A1.在定位区域内部署锚点和普通节点；
A2.普通节点经触发变为源节点；
A3.源节点向锚点广播信息；
A4.锚点接收源节点信息，更新信息并转发至信宿汇点；
A5.信宿汇点计算每一锚点对应的所有路径的距离及权值；
A6.信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解，定位源节点。
在定位区域内部署K个锚点和N个普通节点，每个普通节点都可经触发变为源节点，且所有锚点都在其通信范围内。水域中的第i个普通节点被某些事件触发成为源节点，需要定位其位置(x,y,z)，i＝1,2,…,N。
优选地，步骤A3中，源节点向锚点广播信息包括源节点ID、广播声信号的时间Ts、自身深度z等，其中源节点的深度z可以通过自带的压力传感器精确获得。
优选地，步骤A4中，更新信息包括锚点自身位置信息、声信号的接收时间Tr等。
当第k个锚点接收到源节点信息后，k＝1,2,…,K，锚点会在收到的信息中插入锚点自身位置信息(xk,yk,0)和接收信号的时间Tr，并发送到信宿汇点。此时的数据包包含：源节点的ID，源节点发送声信号的时间Ts，源节点的深度z，锚点接收信息的时间Tr，锚点自身位置(xk,yk,0)。
设K个海面锚点均接收到了该源节点的信息，那么对于源节点便存在K条声通信信道，若每条信道包含L条传播路径，那么可能为视距传播的路径共有LK条。
第k个海面锚点的位置为(xk,yk,0)，k＝1,…,K，锚点k与源节点(x,y,z)的距离为dk，若有L条多径，每一条路径的距离记为dk,l，l＝1,…,L。
信宿汇点根据锚点发送的信息，可以计算每一锚点对应的所有路径的距离。距离的计算方法可以采用TOA、TDOA、AOA及RSSI中的任何一种。
优选地，步骤A5中路径的距离dk,l采用基于到达时间(TOA)的计算方法。
进一步地优选，步骤A5中dk,l的计算公式为：
dk,l＝v·(Tr-Ts) 公式(1)；
在多径中，源节点广播声信号的时间为Ts，锚点的声信号接收时间为Tr，水中声速为v。
设测量的多径距离dk,l满足以Dk为均值，方差为η的高斯分布，即dk,l～N(Dk,η)。则
Dk为源节点至锚点的理论值，为样本方差。
优选地，步骤A5中，权值wk,l的计算公式为：
根据上述路径的距离及权值，信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解。
优选地，步骤A6中，采用最小优化方法进行求解。
进一步地优选，最小优化方法进行求解的公式为：
其中，wk,l的计算如式(5)所示，源节点的深度z已经通过压力传感器获得，通过如上的公式，即可计算得到源节点坐标(x,y,z)。
本发明还提供一种反向水下定位系统，包括普通节点、源节点、锚点、信宿汇点，其特征在于，信宿汇点还包括路径的距离和权值计算模块，所述普通节点接收到触发事件变为源节点，并向锚点广播信息；锚点接收源节点广播的信息，更新信息并发送给信宿汇点；路径的距离和权值计算模块计算路径的距离和权值；信宿汇点根据路径的距离和权值计算得到源节点的位置。
优选地，源节点向锚点广播信息包括源节点ID、广播声信号的时间、自身深度z等，其中源节点的深度z可以通过自带的压力传感器精确获得。
优选地，锚点更新信息包括锚点自身位置信息、声信号的接收时间等。
优选地，路径的距离dk,l采用基于到达时间(TOA)的计算方法。
进一步地优选，dk,l的计算公式为：
dk,l＝v·(Tr-Ts) 公式(1)；
其中，源节点广播声信号的时间为Ts，锚点的声信号接收时间为Tr，水中声速为v。
设测量的多径距离dk,l满足以Dk为均值，方差为η的高斯分布，即dk,l～N(Dk,η)。则
优选地，权值wk,l的计算公式为：
根据上述的路径的距离及权值，信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解。
优选地，求解采用最小优化方法。
进一步地优选，最小优化方法进行求解的公式为：
其中，wk,l的计算如式(5)所示，源节点的深度z已经通过压力传感器获得，通过如上的公式，即可计算得到源节点坐标(x,y,z)。
本发明的有益效果为：本发明通过计算每一锚点对应的所有路径的距离及权值，克服了传统RLS模型定位方法中仅简单地将信号传输最快的路径当作直线路径用于源节点定位，未考虑多径效应而造成的误差。本发明考虑了多径中最快传输路径并非视距路径造成的影响，提高了源节点定位的准确性。
在本发明的实施例方案中，还具有如下有益效果：将权值与基于测距的TOA定位算法结合，并通过最小优化方法进行求解，使得方便、快速获得源节点的位置，并有效减小多径效应产生的距离测量误差，提高定位精度。
附图说明
图1为本发明背景技术中三边定位法示意图。
图2为本发明背景技术中AUV系统结构示意图。
图3为本发明背景技术中DET系统结构示意图。
图4为本发明背景技术中RLS系统结构示意图。
图5为本发明实施例WRLS算法流程图。
图6为本发明实施例测距方差变化时三种算法的性能比较。
图7为本发明实施例多径数量变化时三种算法性能比较。
图8为本发明实施例锚点数目变化时三种算法性能比较。
具体实施方式
下面结合具体实施方式并对照附图对本发明作进一步详细说明，应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
本实施例的WRLS算法流程图如图5所示。
定位过程
我们在500*500*500的水域中均匀布撒了400个普通节点，每个节点都可以收到响应触发事件而变成源节点。设置在500*500的水面中均匀分布有K＝30个锚点，多径数目L＝5，方差η＝25，即测量得到的多径距离服从dk,l～N(Dk,25)。
除了采用本发明的WRLS方案，本实施例还采用未考虑多径效应的传统RLS方法作为对比实施例，分别采用传统最小二乘法、与WRLS相同的最小优化定位方法，分别记为RLS-LS和RLS-B，采用传播时间最短的路径进行仿真。其RLS-B的计算公式如下所示：
为了衡量定位算法的性能，本实施例使用均方根(Root Mean Square Error,RMSE)衡量算法的定位精度，每次进行1000次实验，如下所示：
其中，x0和y0分别为源节点的真实横纵坐标。
误差分析
在基于距离的定位过程中，误差主要来源于距离的测量。在RLS定位过程中，距离的偏差主要来源于声速误差、传播延时和深度测量三个方面。
声速误差：水中声速受到深度、水温和盐度的影响，在不同的空间，水速不同，水下声速可以表示如下：
其中t＝T/10(T为摄氏温度℃)，z(km)为水深，S(ppt)为盐度。式(9)可以较好的估计出该处声速，约为1500m/s，方差为0.07m/s。
传播延时：传感器节点中的中央处理器负责根据计数器计数次数和振荡器振荡频率计算传感器节点的本地时钟。但是由于无法同时对大规模的传感器节点进行初始化，无法保持时间戳一致，因此需要对传感器的初始时钟进行同步。节点S和节点A的时钟模型可以表示为：
fs(t)＝tfA(t)＝at+b 公式(10)
其中a为时钟倾斜频率，b为时钟偏移，t为参考时间。当源节点S和锚点A交换时间戳进行同步时，有Ts＝fS(tsend)，TR＝fR(tsend+tprop)，则传播过程中的延时可以表示为：
Δtprop＝tprop-(TR-TS) 公式(11)
深度测量：深度信息可以通过节点自带的压力传感器得到，由于现在的压力传感器比较准确，因此可以忽略源节点定位的深度误差。
性能分析
按照如上的设置，分别从方差变化、多径数目变化和锚点数目变化三个方面比较RLS-LS、RLS-B和WRLS三种算法的定位精度，分别如图6、图7和图8所示。
本发明首先固定锚点数目、多径条数的大小，其中锚点数量K＝30，多径条数为L＝5，改变测量的距离方差来比较三种算法的性能，如图6所示。由图6可知，当方差逐渐变大时，WRLS方法性能最优，RLS-B次之，最小二乘法定位性能最差。WRLS和RLS-B方法随着测量方差的变大，定位误差逐渐变大，但变化过程越来越慢，说明随着测量方差的增加，WRLS和RLS-B方法性能将逐渐趋于稳定，测量误差对WRLS和RLS-B方法的影响将逐渐变小。而最小二乘法随着测量方差的增加，定位性能几乎保持不变，这说明最小二乘法对测量误差的容忍率最高，具有很好的稳定性。
随后，本发明固定测量方差和锚点数目的大小，其中测量方差η＝25，锚点数量K＝30，改变水中声信号传播的多径数目来比较三种算法的性能，如图7所示。由图7可知，当多径条数逐渐增大时，最小二乘法性能最差，WRLS方法性能最优，RLS-B次之。由于WRLS和RLS-B方法采用相同的优化方法，因此当没有多径效应时，两种方法误差相同，随着多径的增加，两者定位性能差距越来越大，这主要是因为在RLS-B方法中只考虑了声信号传播最快的路径，未考虑多径效应的影响，但两者也逐渐趋于稳定，这说明随着多径数目的增加，信道质量越来越差，多径数目对WRLS和RLS-B方法的定位性能影响越来越小。而最小二乘法随着多径条数的增加，定位性能几乎不变，这也再次说明最小二乘法对信道质量的容忍性很高，具有很好的稳定性。
最后，本发明固定测量方差和多径条数的大小，其中测量方差η＝25，多径条数为L＝5，改变海面上的锚点数目来比较三种算法的性能，如图8所示。由图8可知，当锚点数目逐渐增加时，WRLS性能最优，RLS-B次之，最小二乘法最差，随着锚点数目的增加，三种方法的定位性能均不断提高。尤其当参与定位的锚点数目K＝10时，三种方法的定位性能均出现大幅度提升，这说明在水下定位中，采用10个锚点便可以得到比较优秀的定位性能。随着锚点数目继续增加，三种算法的定位性能提升均变缓，且逐步趋于稳定，这说明当锚点数目达到一定数目时，锚点数目的增加对算法定位性能的影响将越来越小。

Claims (5)

1.一种反向水下定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
A1.在定位区域内部署锚点和普通节点；
A2.普通节点经触发变为源节点；
A3.源节点向锚点广播信息；
A4.锚点接收源节点信息，更新信息并转发至信宿汇点；
A5.信宿汇点计算每一锚点对应的所有路径的距离及权值；
A6.信宿汇点采用所有锚点的所有路径进行求解，定位源节点；
步骤A5中路径的距离的计算公式为：dk,l＝v·(Tr-Ts)，其中，Tr为锚点接收声信号的时间，Ts为源节点广播声信号的时间，v为水中声速，dk,l为第k个锚点的第l条路径的距离；
步骤A5中，权值的计算公式为：
其中，mk,min＝minl(mk,l)，
dk,l满足以Dk为均值，方差为η的高斯分布，即dk,l～N(Dk,η)；Dk为源节点至锚点的直线距离的理论值，为样本方差；
wk,l为第k个锚点的第l条路径的权值；
K为海面锚点数量；
L为每条信道包含的传播路径的条数；
mk,l是计算过程中的中间值，用于衡量第k个锚点的第l条路径的距离与L条路径距离的均值的偏离程度；
mk,min是多条路径的计算过程中的中间值mk,l的最小值；
是第k个锚点的L条路径的平均距离；
步骤A6中，采用最小优化方法进行求解；最小优化方法进行求解的公式为：
其中，x,y为水域中的第i个普通节点被某些事件触发成为源节点后的被定位的位置；
z为源节点的自身深度；
xk,yk为第k个锚点自身位置。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A3中，源节点向锚点广播信息包括源节点ID、广播声信号的时间、自身深度。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A4中，更新信息包括锚点自身位置信息、声信号的接收时间。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤A5中路径的距离采用基于到达时间的计算方法。
5.一种反向水下定位系统，包括普通节点、源节点、锚点、信宿汇点，其特征在于，信宿汇点还包括路径的距离和权值计算模块，所述普通节点接收到触发事件变为源节点，并向锚点发送信息；锚点接收源节点广播的信息，更新信息并发送给信宿汇点；路径的距离和权值计算模块计算路径的距离和权值；
信宿汇点根据路径的距离和权值计算得到源节点的位置；
路径的距离的计算公式为：dk,l＝v·(Tr-Ts)，其中，Tr为锚点接收声信号的时间，Ts为源节点广播声信号的时间，v为水中声速，dk,l为第k个锚点的第l条路径的距离，
权值的计算公式为：
其中，mk,min＝minl(mk,l)，
dk,l满足以Dk为均值，方差为η的高斯分布，即dk,l～N(Dk,η)，
Dk为源节点至锚点的直线距离的理论值，为样本方差；
wk,l为第k个锚点的第l条路径的权值；
信宿汇点采用最小优化方法进行求解，最小优化方法进行求解的公式为：
其中，K为海面锚点数量；
L为每条信道包含的传播路径的条数；
mk,l是计算过程中的中间值，用于衡量第k个锚点的第l条路径的距离与L条路径距离的均值的偏离程度；
mk,min是多条路径的计算过程中的中间值mk,l的最小值；
是第k个锚点的L条路径的平均距离；
x,y为水域中的第i个普通节点被某些事件触发成为源节点后的被定位的位置；
z为源节点的自身深度；
xk,yk为第k个锚点自身位置。
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