固定区域无线传感器网络移动节点定位方法

摘要

本发明涉及一种固定区域无线传感器网络移动节点定位方法，其包括如下步骤：a、在固定区域内放置M个锚点，指定一个锚点的坐标为坐标原点，并测量所有锚点间的两两距离；b、将移动节点放入固定区域内；c、找出移动节点通信范围内距离移动节点最近的N-1个锚点；测量移动节点与所选取N-1个锚点的距离；d、测量移动节点与作为坐标原点的锚点间的距离，构建距离矩阵；e、将距离矩阵进行变换，得到距离变换矩阵；f、对得到的距离变换矩阵进行特征值分解，根据相应特征值及对应的特征向量重组得到定位矩阵；g、通过定位矩阵及所选的N-1个锚点的坐标，计算得到移动节点的坐标。本发明定位操作方便，抗干扰能力强，定位精度高，适应性好，安全可靠。

说明书

技术领域

本发明涉及一种移动节点定位方法，尤其是一种固定区域无线传感器网络移动节点定位方法，属于无线传感器网络定位的技术领域。

背景技术

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)节点定位在目标跟踪、安防及军事侦察、现代物流、智能交通、商业导购、导游等众多领域有着广泛的应用前景。

WSN的研究起源于20世纪70年代，最早应用于军事领域。进入21世纪后，随着传感器技术、嵌入式技术、分布式信息处理技术、无线通信技术和网络技术的发展，由大量具有微处理能力的微型传感器节点组成的WSN得到了进一步的发展，其技术开始大量应用于工农业、服务业、文化业、商业等非军事领域。2004年日本推出了基于物联网的国家信息化战略U-Japan，希望催生和引领新一代信息科技革命。U-Japan的目标是通过无所不在的物联网，创建一个新的信息化社会，将日本建成一个充满朝气的国家，使所有国民，特别是儿童和残疾人，都能积极有效便利地参与各种社会活动。美国在奥巴马总统就职后，也积极回应IBM公司提出的“智慧地球”概念，并很快将物联网建设计划升级为国家战略。在2009年11月的全球物联网会议上，欧盟专家介绍了《欧盟物联网行动计划》，意在使欧洲能引领世界物联网技术和产业的发展。在这样的大背景下，我国政府也高度重视物联网产业，并将其列为国家战略新兴产业之一，各级政府对包括物联网在内的下一代信息技术展开了重点扶持。

现有的WSN的目标定位方法都是针对具体的环境和应用设计的，目前还不存在普适的目标定位方法。如2007年4月1日欧洲专利局公开的名为“Scable Sensor Localization for Wireless Sensor Networks”的发明专利申请(申请号WO2007002286)，提出了一种基于规则的自适应方法来进行WSN节点定位的方法。该方法首先测量部分未知节点和临近锚(anchor)节点的距离，采用几何优化算法-半定规划松弛模型(Semi-Definite Programming Model，SDP)对这部分未知节点的坐标进行求解，然后把所求未知节点定为锚节点；不断重复上述过程，直到最终实现对网络中所有未知节点坐标的定位。中国专利局2008年8月27日公开了名为“一种无线传感器网络的节点定位方法”的发明专利申请(申请号200810103124.7)，它首先为WSN各局部构建局部相对坐标系，再对各个局部相对坐标进行融合，得到所有节点的全局相对坐标，并使用位置信息已知的信标节点，把全局相对坐标转换成全局绝对坐标，最后通过迭代求精的方法确定最终节点坐标。2011年3月16日，中国专利局公开了名为“无线传感器网络定位方法”的发明专利申请(申请号201010538486.6)，它通过未知节点接收移动锚节点广播发送的包含自身位置的信息，对WSN区域建立二维直角坐标系，确定移动锚点的移动路径；当未知节点接收到三个锚节点的信息时，计算接收到的每个锚节点到未知节点的距离，最后根据三边测量法对未知节点进行定位。其他的WSN节点定位方法还包括质心法、最大似然估计算法、基于跳数的距离矢量定位算法(Distance Vector Hop，DV-HOP)、最小二乘定位方法和多尺度分析定位(MDS-MAP)方法等。

尽管学术界已提出不少针对WSN节点的定位算法，但是在众多实际应用中，由于受环境、网络布局、节点性能、算法复杂度等方面因素的影响，使得很多算法尚无法获得实际应用。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中存在的不足，提供一种固定区域无线网络传感器网络移动节点定位方法，其定位操作方便，抗干扰能力强，定位精度高，适应性好，安全可靠。

按照本发明提供的技术方案，所述固定区域无线传感器网络移动节点定位方法，所述移动节点定位方法包括如下步骤：

a、在固定区域内放置M个锚点，固定区域内每个M点都设有相应的识别号，指定其中一个锚点的坐标为坐标原点，固定区域内其余锚点依照与作为坐标原点的锚点的位置关系来确定相应坐标，并测量固定区域内所有锚点间的两两距离；

b、将移动节点放入步骤a中的固定区域内，将得到固定区域内所有锚点间的两两距离值存储到移动节点内；

c、移动节点放置确定后，移动节点与固定区域内相应的锚点测距，找出移动节点通信范围内距离移动节点最近的N-1个锚点，其中N＞3，M＞N；测量移动节点与所选取N-1个锚点的距离；

d、测量移动节点与作为坐标原点的锚点间的距离，将移动节点与作为坐标原点的锚点间距离、移动节点与所选取N-1个锚点的距离及N-1个锚点间两两距离构建距离矩阵；

e、将步骤d得到的距离矩阵进行变换，得到距离变换矩阵；

f、对得到的距离变换矩阵进行特征值分解，根据相应特征值及所述特征值对应的特征向量重组得到定位矩阵；

g、通过定位矩阵及所选的N-1个锚点的坐标，计算得到移动节点的坐标，完成对移动节点的定位。

所述步骤g中，根据三边定位算法及多维尺度变换方法，通过定位矩阵及所选的N-1个锚点的坐标，计算得到移动节点的坐标。

所述步骤f中，通过奇异值分解得到距离矩阵的特征值，选取大于0的特征值及相应的特征向量重组得到定位矩阵。

所述步骤a中，固定区域内锚点的坐标通过在锚点上安装定位装置或标定得到。

所述步骤c中，移动节点与所选取锚点的距离测量通过接收信号强度指示、信号到达时间或信号到达时间差的方法获得。

所述步骤d中，当作为坐标原点的锚点位于移动节点的通信范围内时，移动节点与作为坐标原点的锚点距离通过接收信号强度指示、信号到达时间或信号到达时间差的方法获得；当作为坐标原点的锚点位于移动节点的通信范围外时，移动节点与作为坐标原点的锚点距离通过移动节点与最近路由锚点的距离及最近路由锚点与作为坐标原点的锚点距离获得；最近路由锚点指移动节点与作为坐标原点的锚点通信路由中，相应最靠近移动节点的锚点。

所述步骤e中，距离变换矩阵内的元素值为：

$>b_{\mathrm{ij}}=(d_{1i}^2+d_{1j}^2-d_{\mathrm{ij}}^2)/2,$>i＝1，2，ΛN+1，j＝1，2，A，N+1；

其中，b_ij表示距离变换矩阵内第i行第j列的元素值，d_1i表示移动节点通信范围内选取的第i个锚点与作为坐标原点的锚点的距离，d_1j表示移动节点通信范围内选取的第j个锚点与作为坐标原点的锚点的距离，d_ij表示移动节点通信范围内第i个锚点与第j个锚点间的距离。

根据选取相应的特征值及与与所述特征值对应的特征向量重组得到的定位矩阵为：其中，V₁表示r个大于0的特征值对应的特征向量组成的矩阵，D₁表示r个大于0的特征值组成的对角矩阵。

所述移动节点的求取表达式为

其中，为定位矩阵的第n+1列的前n个元素，X_n为N个锚点的坐标组成的N×2维矩阵。

所述定位装置包括全球定位系统。

本发明的优点：在固定区域设置M个锚点，选择其中一个锚点作为坐标原点，固定区域内的其余锚点依照与作为坐标原点的锚点关系进行坐标确定；移动节点放置固定区域内后，选定移动节点通信范围内相应的锚点，通过将移动节点、相应选取的锚点及作为坐标原点的锚点的距离关系构建距离矩阵，通过对距离矩阵变换操作后得到距离变换矩阵，实现对距离矩阵内元素位置及关系的调整；对距离变换矩阵进行奇异值分解，选取大于0的特征值及相应的特征向量构建定位矩阵；通过三边定位算法与多位尺度变换方法相结合后得到移动节点坐标的求解公式，实现对移动节点坐标的有效定位；定位时，不会因为个别锚点的故障而影响定位；在实际应用中，能有效降低障碍物对定位精度的影响；通过对变换矩阵进行特征值分解，再选择大于0的特征值对应的特征向量重新构造定位矩阵，能有效去除测距误差对定位精度的不良影响；本发明的定位方法具有物理含义清晰、与网络节点分布相关、符合区域定位实际需求、涉及的计算及通信开销较少和定位精度高的特点；该方法综合考虑了节点通信范围这一物理限制因素，与无线传感器网络节点定位计算、存储及能量等资源受限特点相适应；定位操作方便，抗干扰能力强，定位精度高，适应性好，安全可靠。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明的定位示意图。

具体实施方式

下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示：为了能够对无线网络传感器网络中移动节点进行有效快速定位，所述移动节点定位方法包括如下步骤：

a、在固定区域内放置M个锚点，固定区域内每个M点都设有相应的识别号，指定其中一个锚点的坐标为坐标原点，固定区域内其余锚点依照与作为坐标原点的锚点的位置关系来确定相应坐标，并测量固定区域内所有锚点间的两两距离；

锚点为无线传感器网络中坐标已知的节点，固定区域内锚点的坐标可以通过安装定位装置或人为标定获得；所述定位装置可以为全球定位系统(GPS)进行定位；固定区域内可以设置为一座大楼，设定固定区域后不会因为别的锚点故障而影响对移动节点的定位，能有效降低障碍物对移动节点定位精度的影响；

b、将移动节点放入步骤a中的固定区域内，将得到固定区域内所有锚点间的两两距离值存储到移动节点内；

固定区域内M个锚点内两两锚点间的距离可以通过测距技术获得，所述测距技术可以采用通用的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication，RSSI)、信号到达时间(Time of Arrival，TOA)，信号到达时间差(Time Different of Arrival)等方法获得；

c、移动节点放置确定后，移动节点与固定区域内相应的锚点测距，找出移动节点通信范围内距离移动节点最近的N-1个锚点，其中N＞3，M＞N；测量移动节点与所选取N-1个锚点的距离；

移动节点放置在固定区域内后，由于移动节点具有一定的通信范围，超过移动节点通信范围的锚点不能与移动节点进行通信；为了构建后续的距离矩阵，需要选取N-1个锚点，并且N＞3，M＞N；由于选定的N-1个锚点位于移动节点的通信范围内，可以采用上述方法进行直接测距获得；

d、测量移动节点与作为坐标原点的锚点间的距离，将移动节点与作为坐标原点的锚点间距离、移动节点与所选取N-1个锚点的距离及N-1个锚点间两两距离构建距离矩阵；

要确定移动节点与作为坐标原点的锚点间的距离，需要考虑移动节点的通信范围；当作为坐标原点的锚点位于移动节点的通信范围内时，移动节点与作为坐标原点的锚点距离通过接收信号强度指示、信号到达时间或信号到达时间差的方法获得；当作为坐标原点的锚点位于移动节点的通信范围外时，移动节点与作为坐标原点的锚点距离通过移动节点与最近路由锚点的距离及最近路由锚点与作为坐标原点的锚点距离获得；最近路由锚点指移动节点与作为坐标原点的锚点通信路由中，相应最靠近移动节点的锚点；距离矩阵为N+1维的方阵，距离矩阵内元素间的距离关系为移动节点、作为坐标原点的锚点及移动节点通信范围内选定的N-1个锚点；

e、将步骤d得到的距离矩阵进行变换，得到距离变换矩阵；

所述距离变换矩阵为B_n+1，所述距离变换矩阵内相应元素的表达式为：

$>b_{\mathrm{ij}}=(d_{1i}^2+d_{1j}^2-d_{\mathrm{ij}}^2)/2,$>i＝1，2，ΛN+1，j＝1，2，Λ，N+1；

其中，b_ij表示距离变换矩阵内第i行第j列的元素值，d_1i表示移动节点通信范围内选取的第i个锚点与作为坐标原点的锚点的距离，d_1j表示移动节点通信范围内选取的第j个锚点与作为坐标原点的锚点的距离，d_ij表示移动节点通信范围内第i个锚点与第j个锚点间的距离，d_ij内包含了移动节点与作为坐标原点的锚点间的距离；

f、对得到的距离变换矩阵进行特征值分解，根据相应特征值及所述特征值对应的特征向量重组得到定位矩阵；

通过奇异值分解得到距离矩阵的特征值，选取大于0的特征值及相应的特征向量重组得到定位矩阵；选取特征值大于0的特征值及对应特征值的特征向量，能有效去除测距误差对定位精度的不良影响；

将距离矩阵进行特征值分解，并选取相应的特征值及对应特征向量后，距离矩阵的表达式可以表示为

$>B_{n+1}=(V_1,V_2)\left(\begin{array}{cc}{D}_1& 0\\ 0& D_2\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}{V}_1^T\\ V_2^T\end{array}\right)$>

定义新的变换矩阵为定位矩阵

上述表达式中，D₁为r个大于0的特征值组成的对角矩阵，V₁为这r个大于0的特征值对应的特征向量组成的矩阵，D₂为其余n+1-r个特征值组成的对角矩阵，V₂为D₂的特征值对应的特征向量组成的矩阵；为矩阵V₁的转秩，为矩阵V₂的转秩；

g、通过定位矩阵及所选的N-1个锚点的坐标，计算得到移动节点的坐标，完成对移动节点的定位；

根据三边定位算法及多维尺度变换方法，通过定位矩阵及所选的N-1个锚点的坐标，计算得到移动节点的坐标；计算时，通过三边定位算法及多维尺度变换方法结合后推导得到下面的计算公式，

$>X_n{X}_{n+1}^T=b_{n+1}^{\prime }$>

我们可以计算出移动节点B的坐标为：

$>x_{n+1}^T={\left(X_n^T{X}_n\right)}^{-1}{X}_n^T{b}_{n+1}^{\prime }$>

其中，为B’_n+1的第n+1列的前n个元素，X_n为N个锚点的坐标组成的N×2维矩阵，x_n+1为移动节点的坐标。

如图2所示：为本发明移动节点定位的示意图。图2中具有外面的方框表示设定的固定区域，固定区域内具有相应的二维坐标值，固定区域内具有A和B两个移动节点，其中，作为坐标原点的锚点位于移动节点A的通信范围内，作为坐标原点的锚点位于移动节点B的通信范围外。

当需要对移动节点A进行定位时，首先要选取移动节点A通信范围内的锚点，移动节点A内存储有固定区域内锚点的两两距离，移动节点A与作为坐标原点的锚点的距离通过常规的测距方式获得。上述距离测量获得后，将移动节点A与作为坐标原点的锚点的距离、选取移动节点通信范围内锚点的两两距离及移动节点A与选定锚点的距离构建距离矩阵，将距离矩阵进行奇异值分解，并选取大于0的特征值及相应的特征向量，构建距离变换矩阵，将距离变换矩阵进行处理后得到定位矩阵，通过三边定位算法及多维吃点变换方法结合后得到计算公式，能够得到相应移动节点A的坐标值。

当需要对移动节点B进行定位时，首先要选取移动节点B通信范围内的锚点，移动节点B内存储有固定区域内锚点的两两距离，移动节点B与作为坐标原点的锚点的距离通过移动节点B与最近路由锚点的距离及最近路由路由锚点的距离获得，选择最近路由锚点后，移动节点B及作为坐标原点的锚点均位于最近路由锚点的通信范围内；最近路由锚点为距离移动节点B的距离最近；在固定区域内，为了计算移动节点B与作为坐标原点的锚点的距离，任何锚点均有可能作为最近路由锚点。上述距离测量获得后，将移动节点B与作为坐标原点的锚点的距离、选取移动节点通信范围内锚点的两两距离及移动节点B与选定锚点的距离构建距离矩阵，将距离矩阵进行奇异值分解，并选取大于0的特征值及相应的特征向量，构建距离变换矩阵，将距离变换矩阵进行处理后得到定位矩阵，通过三边定位算法及多维尺度变换方法结合后得到计算公式，能够得到相应移动节点B的坐标值。

本发明在固定区域设置M个锚点，选择其中一个锚点作为坐标原点，固定区域内的其余锚点依照与作为坐标原点的锚点关系进行坐标确定；移动节点放置固定区域内后，选定移动节点通信范围内相应的锚点，通过将移动节点、相应选取的锚点及作为坐标原点的锚点的距离关系构建距离矩阵，通过对距离矩阵变换操作后得到距离变换矩阵，实现对距离矩阵内元素位置及关系的调整；对距离变换矩阵进行奇异值分解，选取大于0的特征值及相应的特征向量构建定位矩阵；通过三边定位算法与多位尺度变换方法相结合后得到移动节点坐标的求解公式，实现对移动节点坐标的有效定位；定位时，不会因为个别锚点的故障而影响定位；在实际应用中，能有效降低障碍物对定位精度的影响；通过对变换矩阵进行特征值分解，再选择大于0的特征值对应的特征向量重新构造定位矩阵，能有效去除测距误差对定位精度的不良影响；本发明的定位方法具有物理含义清晰、与网络节点分布相关、符合区域定位实际需求、涉及的计算及通信开销较少和定位精度高的特点；该方法综合考虑了节点通信范围这一物理限制因素，与无线传感器网络节点定位计算、存储及能量等资源受限特点相适应；定位操作方便，抗干扰能力强，定位精度高，适应性好，安全可靠。