[发明专利]一种无线传感器网络协作定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于无线传感器网络中的传感器协作定位的方法，确切地说，是一种基于非参数置信传播和最小生成树的无线传感器网络协作定位方法，属于无线网络中的定位技术领域。

背景技术

在无线传感器网络中，由于位置信息有大量的应用(比如：应急服务、搜救工作、交通管理以及跟踪)，定位技术变得十分重要。在无线传感器网络的定位中，已知位置的节点称作信标节点，未知位置的节点称作待定位节点，待定位节点需要从信标节点获得信息以便定位。在非协作定位中，待定位节点只能通过测量它们与信标节点之间的距离来估计它们的位置；然而在协作定位中，待定位节点之间的距离测量也被利用了起来，这大大改善了定位的精度。

非参数置信传播算法(Nonparametric Belief Propagation，简称NBP)是一个著名的基于概率的协作定位算法。然而NBP面临两个重要问题，一方面在有环(loop)的网络中NBP算法的精确度是难以保证的；另一方面，直接应用NBP算法计算复杂度很高。定位精度无法保证很可能导致定位失去意义，而计算复杂度高将延长定位的响应时间并缩短传感器的使用寿命。现有的对NBP改进的算法中，非参数广义置信传播算法、盒约束的非参数置信传播算法(Nonparametric Boxed Belief Propagation)和重加权树的NBP等算法虽然提高了精度但是复杂度却很高，难于工程实现；基于宽度优先搜索生成树的非参数置信传播方法(Breadth First Search based Nonparametric Belief Propagation，简称NBP-BFS)虽然降低了复杂度，但是其定位精度却不够。

利用生成树无环和最小生成树(Minimum Spanning Tree，简称MST)可以获得更多的有效粒子的特点，通过约束信息的传播，把用于定位的通信路径构造成一棵MST，然后将NBP算法应用于生成的MST上。本发明方法在连接度较高的网络中相比于原始NBP具有更高的定位精度，并且复杂度比原始的NBP算法更低。

针对原始NBP用于定位时面临环的影响和复杂度较高的问题，本发明提出了一种减轻环的影响以及降低复杂度的无线传感器网络协作定位方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种在无线传感器网络中利用最小生成树的方法形成无环的用于定位的网络，然后再利用NBP算法进行低复杂度协作定位的方法。本发明方法利用了生成树无环的特性，以及最小生成树可以获得更多的有效粒子的特点，通过约束信息的传播使定位的通信路径形成一棵MST，然后将NBP算法应用于生成的MST上。本发明方法在连接度较高的网络中具有更高的精度，并且复杂度比原始的NBP算法更低。因此，所提方法杜绝了环对NBP算法的影响；同时由于用于定位的通信链路数减小为节点数目减一，其复杂度也极大降低。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于最小生成树的NBP协作定位方法(Minimum Spanning Tree based Nonparametric Belief Propagation，简称NBP-MST)，用于下述场景：包括若干信标节点和多个待定位节点的无线传感器网络，在彼此通信范围内的两个节点可以测得彼此的距离。所述方法包括下列两个操作步骤：

(1)用于定位的通信网络形成阶段：把测得的待定位节点之间的距离作为权重，进而将待定位节点形成的网络重新构造成一棵MST，然后将信标节点以及信标节点与待定位节点之间的一跳(one-hop)边和两跳(two-hop)边连接添加到MST，从而得到新的网络；所提用于定位的通信网络形成方法的具体步骤如下：

(11)每一个节点都广播自己的ID到其邻居节点，则每一个节点都会得到一个表征其与邻居节点连接情况的连接表。

(12)每一个节点将附加了距离信息的连接表通过多跳通信的方式进行广播，直到一个节点收到所有节点广播的连接表。将收到所有节点广播的连接表的节点看作根节点，记作v_r。