[发明专利]一种基于无人机辅助的3D无线传感器网络定位的方法

说明书

本发明涉及一种基于无人机辅助的3D无线传感器网络定位的方法。本发明首先根据盲节点接收到的无人机广播信号强度测量与参考点的位置距离，再利用多边测量法，计算盲节点的位置。并且利用实时自由拓扑无人机路径规划算法（RT‑TF），实现无人机最优化路径的选择。最后在3D部署和3D表面多场景下对无人机路径规划算法进行模拟和分析，最后得出结论。利用本发明方法使3D无线传感器网络节点的定位更加高效，且具有很强的适应性和扩展性。

技术领域

本发明涉及无线传感技术、无人机运用技术和定位技术，是一种基于无人机辅助的3D无线传感器网络定位的方法。

背景技术

在基于物联网的无线传感器网络中，传感器节点被部署，并作为智能终端收集各类的多媒体数据。由于大多数的物联网服务都是位置敏感的，可见正确的获取传感器网络中节点的位置十分必要。然而，在3D的无线传感器网络中，大多数现有的传感器网络节点定位算法的精度受复杂拓扑结构的严重影响。虽然现有大量的研究提出了一些有效的方法来降低拓扑的复杂性，但其性能依旧有待提高。

和3D部署的无线传感器网络相比，3D表面的无线传感器网络节点的定位更复杂且具有更大的挑战性。现有的解决方案，如裁剪和缝制，分层方法等等。通常使用三角形网格分割或投影的方案，来最小化拓扑产生的难度，但这些方法计算非常复杂，因此现有的方案，不适用于大规模的3D表面传感器网络节点的定位。复杂拓扑结构产生的问题仍然亟待解决，如何实现节点定位方法的高适用性，低成本和高的效益依旧是现在的热门话题。

随着无人机的飞速发展和传感器节点与无人机之间的无线电传播环境的日益完善。无人机辅助定位的想法，被提出。最近的研究只能验证在一些特定的拓扑中，无人机辅助定位可以被实现，然而在一些复杂的3D无线传感器网络仍存在挑战。因此，基于无人机辅助的3D无线传感器网络节点的定位仍然是一个新颖的研究方向，由于无人机受到能源限制，为3D部署和3D表面的无线传感器网络，提供更好的无人机辅助定位时，一个高效的无人机路径规划算法也是迫切需要的。

参考文献：

[1]Y.Yang,M.Jin,and H.Wu.3D Surface Localization with TerrainModel.In proc.of IEEE INFOCOM,2014.

[2]S.Chu,C.Lien,W.Lin,Y.Huang and C.Pan.A Survey of LocalizationinWireless Sensor Network.International Journal of DistributedSensorNetworks,(4):385-391,2012.

[3]I.Ahmad,N.Bergmann,R.Jurdak and B.Kusy.Experiments onLocalizationof Wireless Sensors using Airborne Mobile Anchors.In proc.OfIEEEConference on Wireless Sensors,2015.

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供了一种基于无人机辅助的3D无线传感器网络定位的方法。

本发明首先根据盲节点收到无人机广播的信号强度计算与无人机参考点位置的距离，再利用多边测量法，计算盲节点的位置。最后利用实时自由拓扑算法(RT-TF)，进行无人机最优化路径的选择。

术语的定义：

盲节点--在3D空间中不知道其位置的节点。

参考点—飞行过程中，无人机，在3D空间中飞行的物理位置即参考点，可用来定位盲节点。

候选人集--无人机飞行中的下一步可能的位置的集合。

本发明方法的具体步骤是：