CN106412828A - 基于apit的无线传感器网络节点定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于APIT的无线传感器网络节点定位方法，包括：(10)锚节点位置信息收发：锚节点发送其位置信息，未知节点接收锚节点位置信息；(20)节点间距获取：根据信号强度，计算未知节点与锚节点的距离；(30)未知节点估计坐标计算：根据与锚节点的距离，计算未知节点的估计坐标；(40)未知节点位置筛选：根据估计坐标，采用改进的APIT算法，筛选包含未知节点的三角形区域；(50)质心多边形选定：将整个无线传感器网络划分成多个网格区域，将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形；(60)未知节点真实坐标确定：根据质心多边形得到未知节点的真实坐标。本发明的节点定位方法，精度准、效率高、成本低。

Description

基于APIT的无线传感器网络节点定位方法

技术领域

本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种精度准、效率高、成本低的基于APIT的无线传感器网络节点定位方法。

背景技术

无线传感器网络是由大量微型的传感器节点以自组织的方式组成的低成本、自适应性高的无线网络。它可以实时监测、感知各种环境和监测对象的信息，并将数据传送给所需的用户。随着物联网的发展，无线传感网具有十分广泛的前景。其中，定位技术是无线传感网的多种关键技术之一。传感器节点自身定位能够确定感知到的数据的位置信息，进而用于目标的跟踪定位。对于某些需要用到位置信息的路由协议，节点的定位功能就不可或缺。同时，定位对于无线传感器网络的拓扑管理也很有帮助，利用节点的位置信息统计网络的覆盖率，对节点覆盖率较低的区域能够及时采取必要的措施。

考虑的成本和能耗等因素，为传感器节点手动设置位置信息或为每一个节点配备GPS是不切实际的，因此就需要研究一种高效、准确的传感器节点定位算法。通过少数已知位置信息或加装GPS的锚节点，来用于计算未知节点的坐标。目前普遍使用的是基于测距和基于非测距的这两种定位算法，基于接收信号强度(RSSI，Receive Signal StrengthIndicator)测距会由于受到环境因素和多径衰落的影响，产生较大的测量误差。

基于非测距的近似三角形内点测试(APIT，Approximate Point-In-Triangulation Test)定位算法利用高密度的节点来模拟点N的运动，如图1所示：如果点N的邻居节点中没有同时接近或远离三角形的三个顶点A、B、C，那么点N就在三角形ABC内部；否则点N在三角形ABC外部。由于APIT算法的只能判断有限的移动方向(与邻居节点的数目有关)，所以在某些情况下产生误判。导致三角形区域选取错误，造成较大的误差。如图2a所示，节点N的邻居节点4位于三角形的外部，这使得节点N存在一个同时远离顶点A、B、C的运动方向。根据APIT算法的定义，得出点N处于三角形ABC外部的判断，这与事实是不相符的。这种错误被称为In-to-Out error。当节点N的邻居节点如图2b所示分布时，节点N及其邻居节点1、2都处于三角形ABC外部，但是由于找不到同时接近或远离顶点A、B、C的邻居节点，所以根据APIT算法的定义，得出N处于三角形ABC内部的判断，这种错误被称为Out-to-Inerror。由于APIT定位算法在测试未知节点在是否在三角形内部时会产生误判，导致三角形区域选取错误，造成较大的误差。

总之，现有技术存在的问题是：无线传感器网络节点定位精度差、效率低、成本高。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于APIT的无线传感器网络节点定位方法，精度准、效率高、成本低。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于APIT的无线传感器网络节点定位方法，包括如下步骤：

(10)锚节点位置信息收发：在传感器网络中四个边角各放置一个锚节点，其余锚节点和未知节点随机分布，锚节点向周围发送其位置信息，未知节点接收锚节点位置信息；

(20)节点间距获取：根据未知节点接收到的锚节点位置信息的信号强度，计算未知节点与锚节点的距离；

(30)未知节点估计坐标计算：根据未知节点与锚节点的距离，计算未知节点的估计坐标；

(40)未知节点位置筛选：根据未知节点的估计坐标，采用改进的APIT算法，筛选包含未知节点的三角形区域；

(50)质心多边形选定：将整个无线传感器网络划分成多个网格区域，根据未知节点与三角形内区域的对应关系，确定各网格区域值，将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形；

(60)未知节点真实坐标确定：将根据质心多边形的质心位置，得到未知节点的真实坐标。

本发明与现有技术相比，其显著优点在于：

1、精度准：避免了在计算未知节点是否处于三角形内部时产生的误判，提高了节点定位的精度；

2、效率高：只使用到向量积运算，避免了复杂的迭代算法，提高了运行效率；

3、成本低：不需要为所有节点额外添加定位模块，降低了组建无线传感器网络的成本。

附图说明

图1是现有技术APIT定位方法未知节点位置判断原理图。

图2是现有技术APIT定位方法未知节点位置判断时常见误判结果示例图。

图3是无线传感器网络结构示意图。

图4是本发明基于APIT的无线传感器网络节点定位方法的流程图。

图5是图4中未知节点位置筛选的原理图。

图6是图4中质心多边形选定的原理图。

图7是APIT算法定位原理图。

具体实施方式

图3所示为一个无线传感器网络结构示意图。如图中所示，无线传感器网络包括由各圆点表示的未知节点和星号表示的锚节点。

如图4所示，本发明基于APIT的无线传感器网络节点定位方法，包括如下步骤：

(10)锚节点位置信息收发：在传感器网络中四个边角各放置一个锚节点，其余锚节点和未知节点随机分布，锚节点向周围发送其位置信息，未知节点接收锚节点位置信息；

整个网络中四个边角分别放置一个锚节点，其他锚节点和未知节点随机分布，锚节点为能量充足且带有位置信息的节点，锚节点的通信距离比普通的传感器节点大，传感器网络部署完毕后，锚节点发送位置信息给未知节点，如果未知节点收到的锚节点信号少于3个，则该节点无法进行定位。

(20)节点间距获取：根据未知节点接收到的锚节点位置信息的信号强度，计算未知节点与锚节点的距离；

所述(20)节点间距获取步骤具体为，按下式计算未知节点与锚节点的距离d：

式中，Pl(d)为未知节点接收到的锚节点位置信息的信号强度，Pl(d₀)为参考距离d₀处的信号强度，n为路径衰减指数，m是均值为0、方差为δ_m ²的高斯噪声，用来表示测量误差。

未知节点根据接收到的锚节点的信号强度，计算出节点与锚节点之间的距离d。由于受到环境影响和多径衰落等因素干扰，计算出的距离d有很大的误差，在后面的计算中，d只用于估算未知节点的位置。

(30)未知节点估计坐标计算：根据未知节点与锚节点的距离，计算未知节点的估计坐标；

所述(30)未知节点估计坐标计算步骤具体为，按下式计算未知节点的估计坐标(x_l,y_l)：

其中，(x_a,y_a)、(x_b,y_b)、(x_c,y_c)为在未知节点通讯范围内选取的距离d最小的三个锚节点的坐标，它们与未知节点的距离分别为d_a,d_b,d_c，即，

此时计算的未知节点坐标(x_l,y_l)为一个估计坐标，用于下面找出所有包含未知节点的三角形区域。

(40)未知节点位置筛选：根据未知节点的估计坐标，采用改进的APIT算法，筛选包含未知节点的三角形区域；

所述(40)未知节点位置筛选步骤具体为：

任选三角形ABC的一条边AC，连接未知节点N与顶点B，将NB与AC做向量积，再将AB与AC做向量积，根据“右手定则”，确定向量积的方向，当两个向量积方向相同时，则判定未知节点N与顶点B在同一侧；

同理，将未知节点N与CB、BA做相同的判定，如果未知节点在AC、CB和CA三条边的同一侧，则判定未知节点N在三角形ABC内部，得到包含未知节点N的三角形区域。

其原理如图5所示。假如点N位于三角形ABC内部，沿着A—C—B—A方向观察时，点N始终位于AC，CB，BA的右侧。那么要判定一个点是否在一条边的某一侧，只要确定该点与一条边对应的顶点在同一侧就可以了。例如要确定点N在BC的右侧，只要确定N与AC对应的顶点B在同一侧就可以了；同理，如果N与CB、BA对应的顶点A、C位于同一侧，那么可以确定N位于三角形ABC内部，如图5a所示。否则，N在三角形外部，如图5b所示。

(50)质心多边形选定：将整个无线传感器网络划分成多个网格区域，根据未知节点与三角形内区域的对应关系，确定各网格区域值，将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形；

所述(50)质心多边形选定步骤具体为：

将整个无线传感器网络划分成边长为定值的多个网格区域，每个网格区域的初始值为0；

当未知节点N在三角形内时，该三角形对应的网格区域值加1，当未知节点在三角形外时，该三角形对应的网格区域值减1；

将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形。

其原理如图6所示。将整个无线传感器网络划分成网格，网格的边长为一个预先定好的值，可选取为0.1R，R为传感器节点的通信半径。网格的初始值为0。当未知节点在三角形内时，该三角形对应的网格区域值加1，当未知节点在三角形外时，该三角形对应的网格区域值减1。最后，得到一个数值最高的多边形网格区域，该区域的质心坐标即为未知节点的坐标。如图7所示。

(60)未知节点真实坐标确定：将根据质心多边形的质心位置，得到未知节点的真实坐标。

将质心多边形顶点所在的网格中心坐标记为该质心多边形的顶点坐标(x_i,y_i)，k为多边形的顶点数，以如下公式计算质心多边形的质心坐标(x,y)，

并将其作为未知节点N的真实坐标。

本发明采用改进的APIT算法，筛选包含未知节点的三角形区域，避免了在计算未知节点是否处于三角形内部时产生的误判，提高了节点定位的精度；而且未知节点位置筛选过程中只使用到向量积运算，避免了复杂的迭代算法，提高了运行效率。

另外，本发明不需要为所有节点额外添加定位模块，降低了组建无线传感器网络的成本。

Claims (6)

1.一种基于APIT的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

(10)锚节点位置信息收发：在传感器网络中四个边角各放置一个锚节点，其余锚节点和未知节点随机分布，锚节点向周围发送其位置信息，未知节点接收锚节点位置信息；

(20)节点间距获取：根据未知节点接收到的锚节点位置信息的信号强度，计算未知节点与锚节点的距离；

(30)未知节点估计坐标计算：根据未知节点与锚节点的距离，计算未知节点的估计坐标；

(40)未知节点位置筛选：根据未知节点的估计坐标，采用改进的APIT算法，筛选包含未知节点的三角形区域；

(50)质心多边形选定：将整个无线传感器网络划分成多个网格区域，根据未知节点与三角形内区域的对应关系，确定各网格区域值，将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形；

(60)未知节点真实坐标确定：将根据质心多边形的质心位置，得到未知节点的真实坐标。

2.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，所述(20)节点间距获取步骤具体为，按下式计算未知节点与锚节点的距离d：

$Pl\left(d\right)=Pl\left(d_0\right)-10nlog\left(\frac{d}{d_0}\right)+m,$

式中，Pl(d)为未知节点接收到的锚节点位置信息的信号强度，Pl(d₀)为参考距离d₀处的信号强度，n为路径衰减指数，m是均值为0、方差为δ_m ²的高斯噪声，用来表示测量误差。

3.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，所述(30)未知节点估计坐标计算步骤具体为，按下式计算未知节点的估计坐标(x_l,y_l)：

$\left[\begin{array}{c}{x}_l\\ y_l\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}2(x_a-x_c)& 2(y_a-y_c)\\ 2(x_b-x_c)& 2(y_b-y_c)\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}{x_a}^2-{x_c}^2+{y_a}^2-{y_c}^2+{d_c}^2-{d_a}^2\\ {x_a}^2-{x_c}^2+{y_b}^2-{y_c}^2+{d_c}^2-{d_c}^2\end{array}\right],$

其中，(x_a,y_a)、(x_b,y_b)、(x_c,y_c)为在未知节点通讯范围内选取的距离d最小的三个锚节点的坐标，它们与未知节点的距离分别为d_a,d_b,d_c，即，

$\left\{\begin{array}{c}\sqrt{{(x_l-x_a)}^2+{(y_l-y_a)}^2}=d_a\\ \sqrt{{(x_l-x_b)}^2+{(y_l-y_b)}^2}=d_b\\ \sqrt{{(x_l-x_c)}^2+{(y_l-y_c)}^2}=d_c\end{array}\right..$

4.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，所述(40)未知节点位置筛选步骤具体为：

任选三角形ABC的一条边AC，连接未知节点N与顶点B，将NB与AC做向量积，再将AB与AC做向量积，根据“右手定则”，确定向量积的方向，当两个向量积方向相同时，则判定未知节点N与顶点B在同一侧；

同理，将未知节点N与CB、BA做相同的判定，如果未知节点在AC、CB和CA三条边的同一侧，则判定未知节点N在三角形ABC内部，得到包含未知节点N的三角形区域。

5.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，所述(50)质心多边形选定步骤具体为：

将整个无线传感器网络划分成边长为定值的多个网格区域，每个网格区域的初始值为0；

当未知节点N在三角形内时，该三角形对应的网格区域值加1，当未知节点在三角形外时，该三角形对应的网格区域值减1；

将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形。

6.如权利要求1所述的节点定位方法，其特征在于，所述(60)未知节点真实坐标确定步骤具体为：

将质心多边形顶点所在的网格中心坐标记为该质心多边形的顶点坐标(x_i,y_i)，k为多边形的顶点数，以如下公式计算质心多边形的质心坐标(x,y)，

$x=\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{x}_i}{n},y=\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{y}_i}{n},$

并将其作为未知节点N的真实坐标。