[发明专利]一种首领智能选择机制的无线传感器网络节点三维定位器

权利要求书

1.一种首领智能选择机制的无线传感器网络节点三维定位器，其特征在于：根据生物启发式思想，提出了首领智能选择定位优化算法；该优化算法通过设计简单的动物群体首领选择模型，由首领搜索者获得一个首领候选群体，并对每个候选首领的能力进行评价选出最优个体作为首领，表示优化问题的全局最优解；为了加速首领智能选择算法后期首领的竞选与进化速度，利用锚节点坐标和测距信息由最小二乘算法求得一个初始坐标作为首领智能选择算法的初始首领；通过定义一个充分考虑了测距因子的三维节点定位目标函数，将无线传感器网络节点的三维定位问题抽象为非线性无约束优化问题，再利用提出的首领智能选择优化算法求解该非线性无约束优化问题，所求得的解就是WSN节点三维坐标的估计值。

2.根据权利要求1所述的首领智能三维定位器，其特征在于：根据接收信号强度测距中实际信道模型的形式，考虑测距与测距误差的关系获得了测距影响因子这一参数，对目标函数进行测距倒数加权，并通过测距影响因子突出测距误差较小的测量距离在目标函数中的作用；考虑信道模型中的实际噪声形式，本发明基于首领智能选择优化的三维节点智能定位器恰好能够解决测距误差对定位误差的影响，提高节点的定位精度和算法的收敛速度。

3.根据权利要求1或2所述的三维智能定位器，其特征在于：具体经过以下步骤：

步骤1：寻找可定位的未知节点

步骤2：通过无线信道模型估计未知节点与锚节点之间的距离；

步骤3：将节点定位估计问题转换为无约束优化问题；

即求下面目标函数的极小值；

                                                      

步骤4：初始化

设定参数的初始值，并利用邻居锚节点坐标和测距信息通过最小二乘法获得一个最小二乘解作为LIS算法的初始首领，并通过我们设计的如下初始候选首领机制模型获得初始候选首领

       

其中，表示初始候选首领；表示最小二乘算法获得的初始首领；表示均值为零，方差为的正态分布，的取值与整个WSN中锚节点的数目有关，可通过我们设计的下式获得

       

其中，表示锚节点的数目；为初始候选影响因子，一般取0~0.4之间的一个实数；

进入步骤(6)；

步骤5：产生新的候选首领

根据上一步获得的搜索者按照下式产生新的候选首领

       

其中，表示上一步获得的搜索者；表示均值为零，方差为的正态分布，的取值由下式定义

       

其中，为通过步骤(1)获得的初始方差；为当前迭代次数；为最大迭代次数；为候选影响因子，一般取4~9之间的一个整数；

步骤6：选取新首领

通过发明中定义的目标函数评价每个候选者的能力，选取本次候选首领中的最优者与上一代的首领进行比较，并将其优者储存记忆为本代的新首领；

步骤7：取搜索者

候选首领中优于上一代首领的个数多于一个时，将所有优于上一代首领的候选首领的算术平均值作为下一代候选首领的搜索者，否则，将新首领作为下一代候选首领的搜索者；

步骤8：若达到最大迭代次数或新首领与上一代首领的均方差小于0.001时，停止迭代，最终获得的首领就是未知节点坐标的最优解；否则进入步骤(5)。