[发明专利]一种基于混合滤波的差分修正加权质心定位方法

说明书

本发明涉及一种无线传感器网络定位方法，特别是一种基于混合滤波的差分修正加权质心定位方法（Differential correction centroid location algorithm based on hybrid filtering），方法中的质心由信标节点的测量距离获得，通过离未知节点最近的质心与其他质心的距离求得修正因子，对其他质心的坐标修正，再通过加权质心方法估计未知节点的坐标，从而提高未知节点定位的精度。

技术领域

本发明涉及一种无线传感器网络定位方法，特别是一种基于混合滤波的差分修正加权质心定位方法(Differential correction centroid location algorithmbased onhybrid filtering，DCCLHF)，定位方法中的质心由信标节点的测量距离求得，通过离未知节点最近的质心与其他质心的距离差分求得修正因子，对其他质心的坐标修正，再通过加权质心方法估计未知节点的坐标，从而提高未知节点定位的精度。

背景技术

由大量低成本、低功耗的微型无线传感器节点构成的无线传感器网络(WirelessSensor Network，WSN)已经广泛应用于环境监测、医疗保健、军事、公共安全等领域。在无线传感器网络领域，相关技术的研究已经成为研究热点，节点定位技术更是无线传感器网络研究技术中重要的支撑技术之一。

目前的定位技术根据定位手段可分为两类，基于测距(Range-based)的定位方法，通过测量节点间距离或角度，运用三边测量或者三角测量法等，主要包括TOA，TDOA，RSSI等；以及基于非测距(Range-free)定位方法，通过网络的连通度来估计未知节点到信标节点的距离或未知节点的坐标，主要包括APIT，DV-Hop以及质心方法等。目前，许多国内外专家已经对无线传感器网络定位展开了大量研究，如基于三维质心的定位方法，该方法完全是一种基于节点联通性的分布式方法，方法设计简单，计算量小，节点间通信开销少。此外的基于RSSI的定位方法，该方法采用信标节点的RSSI值计算信标节点的测量距离，以测量距离求质心，用传统三角质心来定位未知节点，方法简单，定位误差较大。随着加权方法在优化决策、降低误差的优越性能，其也用于无线传感器网络的定位，一种基于信标节点RSSI自校正法，该方法将信标节点充当盲节点，得到其RSSI值测量误差和网络定位误差，并在计算中采用加权平均的思想。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有基于无线传感器网络的加权质心定位方法忽略接收信号强度值和差分修正参考节点对未知节点定位精度的影响，采用混合滤波方法替代均值滤波的方法对未知节点接收的信号进行滤波处理；采用间隔单个测量距离逐次重叠选取三个测量距离方法替代按顺序不重叠取三个测量距离方法来构建三角形求取质心；采用由测量距离求取的离未知节点最近的质心替代离未知节点最近的信标节点来作为差分修正参考节点。基本思想是未知节点对接收的信标节点信号进行混合滤波处理，减少信号波动对测量距离的影响，间隔单个测量距离逐次重叠选取三个测量距离构建重合区域求取质心，并由排序前三的测量距离对应的质心求取差分修正因子，通过差分修正因子对其他质心坐标修正，进而采用加权质心方法估计未知节点的坐标，以此来提高对未知节点的定位精度。

本发明包含节点通信模型、混合滤波模型、三角质心方法以及差分修正加权质心方法四个部分。节点通信模型为定位方法提供信号传输模型，节点通信模型包含自由空间传播路径损耗模型和对数-常态分布模型，其中自由空间传播路径损耗模型是理想环境下的传播模型，但在实际环境下，存在反射、折射、绕射、多径效应等环境因素的影响，应用对数-常态分布模型将更加合理。混合滤波模型将均值滤波和中值滤波相结合，对接收的每个信标节点的一组RSSI值进行混合滤波处理，降低RSSI值的波动误差对计算测量距离的影响。三角质心方法通过对测量距离排序，按顺序间隔单个测量距离逐次构建重复区域计算质心。由测量距离求得质心存在一定偏差，由差分修正加权质心方法对质心的坐标进行修正，再采用加权质心方法估计位置节点的坐标。