[發(fā)明專(zhuān)利]基于改進(jìn)粒子群的多維標(biāo)度節(jié)點(diǎn)定位方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110600209.1
• 申請(qǐng)日: 2021-05-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113347561B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-05-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 萬(wàn)新旺;董帥;王鶴;李逸瑋;張海成
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): H04W4/02
• 分類(lèi)號(hào): H04W4/02;H04W4/38;G01S19/42
• 代理公司: 南京蘇科專(zhuān)利代理有限責(zé)任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽(yáng)

本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)粒子群的多維標(biāo)度節(jié)點(diǎn)定位方法。本發(fā)明采用兩種傳感器節(jié)點(diǎn)：錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)，錨節(jié)點(diǎn)通過(guò)GPS定位自身位置，未知節(jié)點(diǎn)與相鄰錨節(jié)點(diǎn)通信并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟詫?shí)現(xiàn)其自身的定位，在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換階段引入具有交叉操作的粒子群算法，包括步驟1：初始化階段；步驟2：分簇階段；步驟3：簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)相對(duì)定位階段；步驟4：簇間融合階段；步驟5：坐標(biāo)轉(zhuǎn)換階段。本發(fā)明能適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用中的多種形狀無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化絕對(duì)坐標(biāo)與相對(duì)坐標(biāo)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)，達(dá)到了提升網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點(diǎn)的絕對(duì)坐標(biāo)的精度和提高定位精度的目的。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)粒子群的多維標(biāo)度節(jié)點(diǎn)定位方法，屬于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless?Sensor?Network，WSN)是由大量傳感器節(jié)點(diǎn)利用多跳自組織性質(zhì)和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組成的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域。這些節(jié)點(diǎn)以小規(guī)模電池為能源被隨機(jī)部署在待監(jiān)測(cè)區(qū)域，并且具有一定的計(jì)算和通信能力。傳感器節(jié)點(diǎn)的部署方式并不唯一，或通過(guò)飛機(jī)空投撒播、或利用機(jī)械投射、也可人工手動(dòng)部署。網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)相互協(xié)作，對(duì)待監(jiān)測(cè)區(qū)域的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)、收集和分析處理等操作后，再利用互聯(lián)網(wǎng)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行收發(fā)，確保用戶(hù)獲取信息的實(shí)時(shí)性。應(yīng)用場(chǎng)景和信息種類(lèi)的多樣性要求傳感器的種類(lèi)也豐富多樣，如應(yīng)用在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的溫濕度傳感，光線(xiàn)傳感器等；應(yīng)用在國(guó)防安全的壓力傳感器，聲音傳感器；應(yīng)用在智能家居的甲醛傳感器，煙霧傳感器。傳感器網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)和傳感器節(jié)點(diǎn)的部署方式使每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的位置都是隨機(jī)的。而地理位置信息又是我們?cè)讷@得監(jiān)測(cè)信息中必不可少的一項(xiàng)，例如在軍事安全中，無(wú)論敵方隊(duì)伍還是我方隊(duì)友的地理信息都是極為關(guān)鍵的；地震災(zāi)害和森林火災(zāi)等自然災(zāi)害前，只有獲得精準(zhǔn)地理位置信息，才能夠迅速準(zhǔn)確開(kāi)展援救；或者是平時(shí)人們?cè)诘叵峦＼?chē)場(chǎng)時(shí)，找尋空余停車(chē)位時(shí)，也需要精準(zhǔn)的地理位置信息。因此節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)理所當(dāng)然的成為WSN中一項(xiàng)重要技術(shù)，無(wú)數(shù)科研人員參與進(jìn)來(lái)推動(dòng)著定位技術(shù)的發(fā)展。

節(jié)點(diǎn)定位算法都是基于部署了全球定位系統(tǒng)(Global?Positioning?System，GPS)的錨節(jié)點(diǎn)的位置信息，節(jié)點(diǎn)間相互通信估算未知節(jié)點(diǎn)的位置。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法可籠統(tǒng)的劃分為兩類(lèi)：基于測(cè)距(range-based)和基于非測(cè)距(range-free)。前者的定位前提是知道節(jié)點(diǎn)間的距離或角度等信息，定位精度較高。而基于非測(cè)距定位算法則根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連通度及關(guān)聯(lián)性等信息間接得到距離信息，成本低但定位精度相對(duì)較差。

MDS-MAP作為一個(gè)可以應(yīng)用于測(cè)距與非測(cè)距的經(jīng)典定位算法，依靠著其對(duì)錨節(jié)點(diǎn)要求少，硬件成本低等優(yōu)勢(shì)逐漸成為人們選擇定位算法時(shí)的大熱。其基本思想是利用最短路徑算法，得到節(jié)點(diǎn)間的距離矩陣。再根據(jù)節(jié)點(diǎn)間的距離是否可測(cè)，使用度量或非度量多維標(biāo)度算法處理距離矩陣得到網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)，最后利用錨節(jié)點(diǎn)的絕對(duì)坐標(biāo)信息通過(guò)線(xiàn)性變換將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為絕對(duì)坐標(biāo)。

在實(shí)際應(yīng)用中，集中式的MDS-MAP往往因較差的拓展性能而被限制使用場(chǎng)景，所以現(xiàn)在多使用分布式的MDS算法。分布式的MDS節(jié)點(diǎn)定位算法有四個(gè)主要階段：分簇階段、簇內(nèi)定位階段、簇間融合階段以及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換階段。目前的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換階段只是將錨節(jié)點(diǎn)的真實(shí)坐標(biāo)看作為其絕對(duì)坐標(biāo)，并利用坐標(biāo)轉(zhuǎn)換公式來(lái)求解坐標(biāo)轉(zhuǎn)換的參數(shù)。但是不同錨節(jié)點(diǎn)所求出的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)不相同，無(wú)法統(tǒng)一參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)會(huì)帶來(lái)較大的定位誤差。所以提出一種對(duì)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換階段的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)的優(yōu)化的定位算法極其重要。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)粒子群的多維標(biāo)度節(jié)點(diǎn)定位方法，在現(xiàn)有的分布式多維標(biāo)度定位方法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，引入具有交叉操作的粒子群優(yōu)化算法，優(yōu)化絕對(duì)坐標(biāo)與相對(duì)坐標(biāo)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)，用以提升網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點(diǎn)的絕對(duì)坐標(biāo)的精度，提高定位精度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)粒子群的多維標(biāo)度節(jié)點(diǎn)定位方法，具體實(shí)施步驟如下：采用錨節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)兩種傳感器節(jié)點(diǎn)，錨節(jié)點(diǎn)通過(guò)GPS定位自身位置，未知節(jié)點(diǎn)與相鄰錨節(jié)點(diǎn)通信并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湟詫?shí)現(xiàn)其自身的定位，在坐標(biāo)轉(zhuǎn)換階段引入具有交叉操作的粒子群算法，主要包括如下階段：