CN109996171B - 用于无线传感网络的遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于无线传感网络的遗传‑禁忌搜索优化的Amorphous定位方法，包括以下步骤：步骤1：接收无线传感网络中接收器的信号并与跳数进行转换；步骤2：利用最大似然估计确定未知节点位置并确定为初始解；步骤3：使用遗传‑禁忌搜索优化的Amorphous数据处理方法对初始解进行优化得出优化解；步骤4：根据优化解得出无线传感网络中接收器的具体精确定位位置。与现有技术相比，本发明具有定位精确度高，误差小，适用场景范围广等优点。

Description

用于无线传感网络的遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位 方法
技术领域
本发明涉及无线传感网络技术领域，尤其是涉及一种用于无线传感网络的遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位方法。
背景技术
近年来，无线传感网络WSN(Wireless Sensor Network)在环境数据检测、抢险抗灾和排水管道监测等方面有着广泛的应用。无线传感网络定位是无线传感领域的核心技术之一。
Amorphous数据处理方法原理与DV-Hop数据处理方法原理大致相同，但是Amorphous数据处理方法应用于无线传感网络定位将通信半径作为平均每跳距离存在较大误差，导致定位误差明显。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于无线传感网络的遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
用于无线传感网络的遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位方法，包括以下步骤：
步骤1：接收无线传感网络中接收器的信号并与跳数进行转换；
步骤2：利用最大似然估计确定未知节点位置并确定为初始解；
步骤3：使用遗传-禁忌搜索优化的Amorphous数据处理方法对初始解进行优化得出优化解；
步骤4：根据优化解得出无线传感网络中接收器的具体精确定位位置。
进一步地，所述步骤1包括以下分步骤：
步骤11：获取每个未知节点与最近三个锚节点间的最小跳数；
步骤12：根据不同信号强度转换区间设置相对跳数。
进一步地，所述步骤11中的最小跳数的计算公式为：
Figure GDA0002603125130000021
式中，上式计算局部跳数的平均值代替它与锚节点之间的最小跳数s(i,k)，h(j,k)和h(i,k)分别为未知节点j和未知节点i到锚节点k的跳数，|nbis(i)|为未知节点i的邻居节点数目。
进一步地，所述步骤12具体包括：40dbm-50dbm信号强度对应的跳数设置为1，50dbm-60dbm信号强度对应的跳数设置为0.8，60dbm-70dbm信号强度对应的跳数设置为0.6，70dbm-80dbm信号强度对应的跳数设置为0.5，80dbm-90dbm信号强度对应的跳数设置为0.4。
进一步地，所述步骤3包括以下分步骤：
步骤31：将初始解代入适应度函数中，判断是否满足GA终止条件，若满足进入步骤32：
步骤32：将初始解的横纵坐标使用十位二进制数进行编码并选择交叉以形成新种群；
步骤33：利用新种群中的个体值产生领域解和候选集；
步骤34：判断领域解是否满足藐视准则，若是则将该解作为最优解更新禁忌表后进入步骤36，若否则进入步骤35：
步骤35：判断候选集的属性是否在禁忌表中，若是则将非禁忌对象对应的最优解作为当前解，并将该对象替换最早进入禁忌表的对象；
步骤36：判断是否满足TS的终止准则，若是则返回步骤31，若否则返回步骤33。
进一步地，所述步骤31中的适应度函数为：
Figure GDA0002603125130000022
式中，K为未知节点坐标个数，xj、yj分别为未知节点横纵坐标，ai、bi分别为锚节点横纵坐标，di为未知节点与第i个已知节点的估计距离。
进一步地，所述步骤31中的GA终止条件为：达到遗传数据处理方法最大迭代次数或适应度值低于最小误差。
进一步地，所述步骤36中的终止准则为满足禁忌搜索数据处理方法最大迭代次数或某一坐标位置出现次数超过三次。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)误差小，精确度高，本发明为了提供Amorphous数据处理方法的定位精度，引入了遗传数据处理方法，为了减少计算量引入了禁忌搜索数据处理方法，于是产生了遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位方法。这样可以在保证定位精度的条件下，减少了计算量。
(2)适用性强，由于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者，因此，本发明的定位方法可以满足各种场景下的无线传感器网络。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明中的优化步骤具体流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示为本发明技术方案对应的实施例的整体方法流程示意图，包括以下步骤：
步骤1：接收无线传感网络中接收器的信号并与跳数进行转换；
步骤2：利用最大似然估计确定未知节点位置并确定为初始解；
步骤3：使用遗传-禁忌搜索优化的Amorphous数据处理方法对初始解进行优化得出优化解；
步骤4：根据优化解得出无线传感网络中接收器的具体精确定位位置。
如图2所示为本发明实施例的整体方法步骤中的步骤2及步骤3的具体流程示意图，具体流程如下：
1.本实施例中的初始化参数设置：设置K个未知节点坐标，N个锚节点坐标，通信半径为80，最小误差为0.25，初始种群数量为100，遗传数据处理方法最大迭代次数为100，交叉概率为0.6，置空禁忌表，禁忌搜索数据处理方法的最大迭代次数为10。
2.由下式(a)获取每个未知节点与最近三个锚节点的最小跳数，使用(b)中转换规则将信号强度转换成相对跳数；未知节点计算到锚节点的跳段距离为相对跳数乘以通信半径，下式(a)对应为：
Figure GDA0002603125130000041
式中，上式计算局部跳数的平均值代替它与锚节点之间的最小跳数s(i,k)，h(j,k)和h(i,k)分别为未知节点j和未知节点i到锚节点k的跳数，|nbis(i)|为未知节点i的邻居节点数目。
(b)对应为：将信号强度在40dbm-90dbm划分成若干区间，40-50dbm可以将跳数设置为1，50-60dbm跳数设置为0.8，60-70dbm跳数设置为0.6,70-80dbm跳数设置为0.5,80-90dbm跳数设置为0.4；
3.使用最大似然法计算出未知节点的坐标位置，作为遗传算法的初始输入；
4.将上一步的计算结果带入适应度函数中，判断是否满足GA的终止条件，若满足输出结果，否则进入步骤5；
此步骤中的适应度函数对应为：
Figure GDA0002603125130000042
式中，K为未知节点坐标个数，xj、yj分别为未知节点横纵坐标，ai、bi分别为锚节点横纵坐标，di为未知节点与第i个已知节点的估计距离。
GA终止条件对应为：达到遗传数据处理方法最大迭代次数或适应度值低于最小误差。
5.将步骤3中的计算结果横、纵坐标均使用10位二进制数进行编码，进行选择和交叉操作，形成新一代种群；
6.种群中的个体值Xi产生领域解、产生候选集；
7.判断领域解是否满足藐视准则，若是将当前解作为最优解更新禁忌表后进入步骤9，否则进入步骤8；
8.判断候选解的属性是否在禁忌表中，将非禁忌对象对应的最佳解作为当前解，并该对象替换最早进入禁忌表的对象；
9.判断是否满足TS的终止准则，若满足进入步骤4，否则进入步骤6，本步骤中的终止准则为满足禁忌搜索数据处理方法最大迭代次数或某一坐标位置出现次数超过三次。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.用于无线传感网络的遗传-禁忌搜索优化的Amorphous定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：接收无线传感网络中未知节点的信号并与跳数进行转换；
步骤2：利用最大似然估计确定未知节点位置并确定为初始解；
步骤3：使用遗传-禁忌搜索优化的Amorphous数据处理方法对初始解进行优化得出优化解；
步骤4：根据优化解得出无线传感网络中未知节点的具体精确定位位置；
所述步骤1包括以下分步骤：
步骤11：获取每个未知节点与最近三个锚节点间的最小跳数；
步骤12：根据不同信号强度转换区间设置相对跳数，未知节点计算到锚节点的跳段距离为相对跳数乘以通信半径；
所述步骤11中的最小跳数的计算公式为：
Figure FDA0002655652220000011
式中，上式计算局部跳数的平均值代替它与锚节点之间的最小跳数s(i,k)，h(j,k)和h(i,k)分别为未知节点j和未知节点i到锚节点k的跳数，|nbis(i)|为未知节点i的邻居节点数目；
所述步骤12具体包括：40dbm-50dbm信号强度对应的跳数设置为1，50dbm-60dbm信号强度对应的跳数设置为0.8，60dbm-70dbm信号强度对应的跳数设置为0.6，70dbm-80dbm信号强度对应的跳数设置为0.5，80dbm-90dbm信号强度对应的跳数设置为0.4；
所述步骤3包括以下分步骤：
步骤31：将初始解代入适应度函数中，判断是否满足Genetic-Algorithm遗传算法终止条件，若满足进入步骤32：
步骤32：将初始解的横纵坐标使用十位二进制数进行编码并选择交叉以形成新种群；
步骤33：利用新种群中的个体值产生领域解和候选集；
步骤34：判断领域解是否满足藐视准则，若是则将该解作为最优解更新禁忌表后进入步骤36，若否则进入步骤35：
步骤35：判断候选集的属性是否在禁忌表中，若是则将非禁忌对象对应的最优解作为当前解，并用该对象替换最早进入禁忌表的对象；
步骤36：判断是否满足TS的终止准则，若是则返回步骤31，若否则返回步骤33；
所述步骤31中的适应度函数为：
Figure FDA0002655652220000021
式中，K为未知节点坐标个数，xj、yj分别为未知节点横纵坐标，ai、bi分别为锚节点横纵坐标，di为未知节点与第i个已知节点的估计距离；
所述步骤31中的GA终止条件为：达到遗传数据处理方法最大迭代次数或适应度值低于最小误差；
所述步骤36中的终止准则为满足禁忌搜索数据处理方法最大迭代次数或某一坐标位置出现次数超过三次。
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