一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位方法。包括以下步驟：建立直角坐標(biāo)系，獲得無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)；通過(guò)距離矢量交換協(xié)議，待定位節(jié)點(diǎn)建立對(duì)應(yīng)的錨節(jié)點(diǎn)信息表；待定位節(jié)點(diǎn)查詢自身的錨節(jié)點(diǎn)信息表，當(dāng)其1跳范圍內(nèi)具有的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于或者等于3個(gè)時(shí)，該待定位節(jié)點(diǎn)進(jìn)行RSSI測(cè)距，獲得待定位節(jié)點(diǎn)與各個(gè)錨節(jié)點(diǎn)之間的測(cè)距樣本；將防脈沖干擾平均值濾波和投票平均聯(lián)合濾波算法相結(jié)合，對(duì)測(cè)距樣本進(jìn)行校正處理，獲得待定位節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的準(zhǔn)確測(cè)距信息，利用最小二乘法確定待定位節(jié)點(diǎn)的最終位置。本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)待定位節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位。
【專利說(shuō)明】一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)【技術(shù)領(lǐng)域】，特別是一種基于濾波算法的測(cè)距模型的 WSN(Wireless Sensor Nerwork,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)）節(jié)點(diǎn)定位方法，

【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)大量的微型傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過(guò)無(wú)線通 信方式形成的一個(gè)多跳的自組織的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其目的是協(xié)作地感知，采集和處理網(wǎng)絡(luò)覆蓋 區(qū)域中被感知對(duì)象信息，并發(fā)送給觀察者。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)集合了傳感器技術(shù)，微機(jī)電系統(tǒng) (MEMs)技術(shù)，嵌入式計(jì)算技術(shù)，無(wú)線通信技術(shù)和分布式信息處理技術(shù)于一體，通過(guò)傳感器與 外界交互，完成數(shù)據(jù)采集，處理，通信及管理等功能。
[0003] 在許多情況下，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)需要知道自身的物理位置。對(duì)于大多數(shù) 應(yīng)用，不知道傳感器位置而感知的數(shù)據(jù)是沒(méi)有意義的。然而在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，為每一個(gè) 節(jié)點(diǎn)手動(dòng)設(shè)置位置或是為其配置一個(gè)GPS接收機(jī)都是不可能的。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的定位主 要分為兩類：一類就是對(duì)檢測(cè)目標(biāo)定位，而另一類則是對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)本身的定位，即網(wǎng)絡(luò)節(jié) 點(diǎn)自定位。在節(jié)點(diǎn)位置信息并非全部可知的情況下，節(jié)點(diǎn)自定位算法顯然是目標(biāo)定位算法 的前提。因此，在多數(shù)應(yīng)用中，傳感器定位的精度至關(guān)重要。
[0004] 獲得傳感器節(jié)點(diǎn)位置至少有以下幾方面的用途：首先，節(jié)點(diǎn)所采集到的數(shù)據(jù)必須 與測(cè)量坐標(biāo)系內(nèi)的位置結(jié)合，沒(méi)有位置信息的數(shù)據(jù)幾乎沒(méi)有利用價(jià)值；其次，傳感器網(wǎng)絡(luò)的 一些系統(tǒng)功能，比如網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂?，基于地理信息的路由等，需要位置信息，另外已知位?可優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行期間的值守調(diào)度機(jī)制使網(wǎng)絡(luò)中冗余節(jié)點(diǎn)不定期地輪休以延長(zhǎng)壽命；最后， 位置信息對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)性應(yīng)用非常重要，更為重要的是，隨著傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的 不斷進(jìn)步，很自然地會(huì)出現(xiàn)更多基于位置信息的協(xié)議和應(yīng)用。正是基于上述原因，傳感器網(wǎng) 絡(luò)的定位技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)正常運(yùn)行的最基本也是最重要的條件。在雷雨天氣（或者其他有脈 沖干擾）的環(huán)境下，安裝在河中及岸邊的傳感器節(jié)點(diǎn)（或者其他）監(jiān)測(cè)水位的變化，這些傳 感器節(jié)點(diǎn)很在定位時(shí)很容易受到脈沖干擾的影響而導(dǎo)致定位的不準(zhǔn)確，為此提供了一種傳 感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)定位方法。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對(duì)以上現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種高精度，低復(fù)雜度，較低 能量開(kāi)銷的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法。本發(fā)明的技術(shù)方案如下：一 種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法，其包括以下步驟：
[0006] 101、隨機(jī)在區(qū)域S中隨機(jī)設(shè)定η個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)/，所述傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)包括P 個(gè)錨節(jié)點(diǎn)和（η-ρ)個(gè)待定位節(jié)點(diǎn)；
[0007] 102、在區(qū)域S下建立直角坐標(biāo)系，獲得無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點(diǎn)的位置信息，其 中，錨節(jié)點(diǎn)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中自身位置已知的節(jié)點(diǎn)，待定位節(jié)點(diǎn)通過(guò)距離矢量交換協(xié)議 獲得網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點(diǎn)的ID，位置坐標(biāo)以及相應(yīng)的跳數(shù)，待定位節(jié)點(diǎn)根據(jù)與其對(duì)應(yīng)的錨節(jié)點(diǎn)信 息建立錨節(jié)點(diǎn)信息表；
[0008] 103、待定位節(jié)點(diǎn)查詢步驟102中建立的與其自身對(duì)應(yīng)的錨節(jié)點(diǎn)信息表，當(dāng)其1跳 范圍內(nèi)具有的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于或者等于3個(gè)時(shí)，該待定位節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)RSSI接收信號(hào)強(qiáng)度指示 測(cè)距，獲得待定位節(jié)點(diǎn)與各個(gè)錨節(jié)點(diǎn)之間的N個(gè)測(cè)距樣本；
[0009] 104、采用防脈沖干擾平均值濾波算法對(duì)N個(gè)測(cè)距樣本進(jìn)行消除采樣值偏差處理， 消除由于脈沖干擾而引起的采樣值偏差；
[0010] 105、采用投票濾波算法對(duì)經(jīng)過(guò)步驟104消除采樣值偏差處理后剩下的測(cè)距樣本 進(jìn)行處理，剔除部分異常測(cè)距樣本；
[0011] 106、對(duì)最后保留下來(lái)的Μ個(gè)測(cè)距樣本進(jìn)行平均濾波得到測(cè)距值；
[0012] 107、采用最大似然估計(jì)算法獲得待定位節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)/，完成待定位節(jié)點(diǎn)的節(jié) 點(diǎn)定位。
[0013] 進(jìn)一步的，步驟103中的RSSI接收信號(hào)強(qiáng)度指示測(cè)距選取Shadowing模型作為信 號(hào)傳輸模型，該Shadowing模型公式為：
[0014]

【權(quán)利要求】
1. 一種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法，其特征在于包括以下步驟： 101、 隨機(jī)在區(qū)域S中隨機(jī)設(shè)定η個(gè)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)/，所述傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)包括P個(gè)錨 節(jié)點(diǎn)和（η-ρ)個(gè)待定位節(jié)點(diǎn)； 102、 在區(qū)域S下建立直角坐標(biāo)系，獲得無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中錨節(jié)點(diǎn)的位置信息，其中，錨 節(jié)點(diǎn)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中自身位置已知的節(jié)點(diǎn)，待定位節(jié)點(diǎn)通過(guò)距離矢量交換協(xié)議獲得網(wǎng) 絡(luò)中錨節(jié)點(diǎn)的ID，位置坐標(biāo)以及相應(yīng)的跳數(shù)，待定位節(jié)點(diǎn)根據(jù)與其對(duì)應(yīng)的錨節(jié)點(diǎn)信息建立 錨節(jié)點(diǎn)信息表； 103、 待定位節(jié)點(diǎn)查詢步驟102中建立的與其自身對(duì)應(yīng)的錨節(jié)點(diǎn)信息表，當(dāng)其1跳范圍 內(nèi)具有的錨節(jié)點(diǎn)數(shù)目大于或者等于3個(gè)時(shí)，該待定位節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)RSSI接收信號(hào)強(qiáng)度指示測(cè) 距，獲得待定位節(jié)點(diǎn)與各個(gè)錨節(jié)點(diǎn)之間的Ν個(gè)測(cè)距樣本； 104、 采用防脈沖干擾平均值濾波算法對(duì)Ν個(gè)測(cè)距樣本進(jìn)行消除采樣值偏差處理，消除 由于脈沖干擾而引起的采樣值偏差； 105、 采用投票濾波算法對(duì)經(jīng)過(guò)步驟104消除采樣值偏差處理后剩下的測(cè)距樣本進(jìn)行 處理，剔除部分異常測(cè)距樣本； 106、 對(duì)最后保留下來(lái)的Μ個(gè)測(cè)距樣本進(jìn)行平均濾波得到測(cè)距值； 107、 采用最大似然估計(jì)算法獲得待定位節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)/，完成待定位節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)定 位。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法，其特征在 于：步驟103中的RSSI接收信號(hào)強(qiáng)度指示測(cè)距選取Shadowing模型作為信號(hào)傳輸模型，該 Shadowing模型公式為：
這里錨節(jié)點(diǎn)每次的發(fā)送功率相同，pjd)表示距離錨節(jié)點(diǎn)d的位置的待測(cè)節(jié)點(diǎn)的接收 功率，pJcU表示距離錨節(jié)點(diǎn)屯的位置的節(jié)點(diǎn)接收功率，XdB表示一個(gè)均值為0的高斯隨機(jī) 變量，屯表示一個(gè)參考距離，一般取lm，d表示待測(cè)節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離，β是路徑損耗因 子。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法，其特征在 于：步驟104中的防脈沖干擾平均值濾波算法包括步驟：Α1、將獲取的Ν個(gè)測(cè)距樣本{+〇〇， 1 < k < Ν}進(jìn)行從小到大的排序，去掉其中的最大值和最小值，將剩下的Ν-2個(gè)測(cè)距樣本記 為{Xj(i)，1彡i彡N-2} ;A/2、然后求取剩下N-2個(gè)測(cè)距樣本的樣本均值μ :
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于濾波算法的節(jié)點(diǎn)定位方法，其特征在 于：步驟105中的投票濾波算法具體步驟如下： Β1、對(duì)經(jīng)過(guò)步驟104中消除采樣值偏差處理后剩下的測(cè)距樣本求取標(biāo)準(zhǔn)差〇 :
Β2、采用高斯概率分布函數(shù)投票模型，計(jì)算每個(gè)測(cè)距樣本的投票概率P(\(k) | μ):
B3、設(shè)定一個(gè)閾值K，0. 5 < K < 0. 8,對(duì)測(cè)距樣本進(jìn)行投票，當(dāng)測(cè)距樣本的投票概率 P(\(k) | μ)小于閾值Κ時(shí)，就拋棄該測(cè)距樣本，否則就保留，保留下的測(cè)距樣本數(shù)用Μ表 /_J、1 〇
【文檔編號(hào)】H04W64/00GK104159295SQ201410386521
【公開(kāi)日】2014年11月19日 申請(qǐng)日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
【發(fā)明者】唐宏, 曾迪, 李兆玉, 余瑤, 田燕, 黃銳, 粟根花, 夏小霞 申請(qǐng)人:重慶郵電大學(xué)