[发明专利]一种有效的无线传感器网络节点的三维定位器

权利要求书

1.一种有效的无线传感器网络节点的三维定位器，其特征在于：在无线传感器网络节点的三维定位的过程中，根据距离测量值越小，其受到干扰的概率越小，其倒数越大，代表的信标节点的可信度越大的原理，定义了以测距误差的倒数作为权值的无约束的三维定位的目标函数，将定位问题抽象为无约束极值问题，利用求解无约束极值问题的经典方法BFGS优化方法求解未知节点的三维坐标。

2.根据权利要求1所述的三维定位器，其特征在于：在对未知节点进行三维定位的过程中，采用质心法选取待定位的未知节点的初始位置，即将待定位的未知节点一跳范围内的所有信标节点的中心作为该未知节点的初始位置。

3.根据权利要求1或2所述的三维定位器，其特征在于：具体经过以下步骤：

步骤1：网络的建立

网络初始，给每个传感器节点分配一个ID，并对信标节点和未知节点进行标记；然后，信标节点向自己一跳范围内的未知节点发送报文，报文内容包括自己的ID和三维坐标值；未知节点将收到的报文记录下来；

步骤2：可以定位的未知节点的选取

根据接收到的报文，选取一跳范围内信标节点的数目至少为4个的那些可以定位的未知节点进行测距；另外，已经获得位置估计的未知节点即可作为信标节点，对其他未知节点进行定位；

步骤3：未知节点与信标节点之间的距离的测量

可以定位的未知节点测量其与邻居(一跳范围内)信标节点之间的距离，记为距离测量值；

步骤4：初始值的设定

可以定位的未知节点的初始位置的选择非常重要，合适的初始位置可以有效减少方法的迭代次数，并提高定位精度；本方法结合质心法，将可以定位的未知节点一跳范围内的所有信标节点的中心作为初始位置；

假定求解可以定位的未知节点的初始位置为X₀，计算精度ε＞0和初始估计矩阵H₀＝I，其中I为单位阵，初始化迭代次数k＝0；

步骤5：搜索方向的确定

根据步骤4或步骤8得到的位置估计X_k和估计矩阵H_k，求出搜索方向S_k

S_k＝-H_k▽f(X_k)

步骤6：逼近点的更新

这里▽f(x是目标函数的一阶偏导数，其中，A(i)＝-2[(x_i-x_n)(y_i-y_n)(z_i-z_n)]，X＝[x y z]^T，n为未知节点一跳范围内的邻居信标节点的数目，d_i为第i个信标节点和未知节点之间的距离测量值；

然后，沿S_k方向进行精确搜索，利用

λk=argminλ≥0f(Xk+λSk)]]>

求出步长λ_k，得到下一个逼近点，

X_k+1＝X_k+λ_kS_k

步骤7：退出条件的判定

根据设定的计算精度和迭代次数进行判定，若满足

‖▽f(X_k+1)‖＜ε

或达到最大迭代次数，则迭代结束，X_k+1就是所求最佳估计；否则，转入步骤8；

步骤8：估计Hessian矩阵

根据下面的公式

ΔHk=ΔXkΔXkTΔXkTΔgk-HkΔgkΔgkTHkΔgkTHkΔgk+(ΔgkTHkΔgk)vkvkT]]>

其中，Δg_k＝▽f(X_k+1)-▽f(X_k)，可以得到

H_k+1＝H_k+ΔH_k

令k＝k+1，并返回步骤5。