[发明专利]基于多跳策略的分布式迭代凸优化节点定位方法

说明书

本发明提供一种基于多跳策略的分布式迭代凸优化节点定位方法，即根据经典的DV‑hop多跳策略获得未知节点到锚节点之间的距离，进而可将节点定位问题转化为优化问题求解。包括以下步骤：首先，根据最小最大准则将节点定位问题转化为最小‑最大误差问题；然后，考虑到非凸问题直接求解的困难性，本发明引入辅助变量，给出了具有非凸约束的优化问题，并通过一阶泰勒展开将非凸约束转化为凸约束；最后，给出了一种迭代求解节点定位非凸优化问题的连续凸逼近方法，从而实现对未知节点的高精度定位。本发明能够在锚节点稀疏分布情况下确保未知节点估计精度，同时可减少锚节点的部署降低能量消耗及节约成本。

技术领域

本发明涉及无线传感器节点定位领域，尤其是涉及一种基于多跳策略的分布式迭代凸优化节点定位方法。

背景技术

无线传感器网络(WSN,wireless sensor networks)由大量部署在监控区域内的传感器节点组成。由于其简单可靠、易于部署和自组织等特性，被广泛应用于搜索救援、救灾、目标跟踪和智能环境检测等。上述应用中，带有传感器位置的监测数据具有重要意义。虽然全球卫星导航系统(GPS)可为传感器提供自身位置信息，但由于其价格和能耗，为WSN中每个节点都配备GPS是不现实的。此外，某些特殊应用场合，如水下传感器网络，水下传感器节点无法使用GPS设备。因此，目前WSN中未知节点定位主要依靠位置信息已知节点(锚节点)的协同定位实现。

未知节点协同定位方法可分为基于测距和非测距两类。基于测距方法，如TOA(time of arrival)或AOA(angle of arrival)，通过节点间距离测量，利用多边定位原理实现节点位置估计，但该方法需要待定位节点有距离测量设备，导致更高的能耗和总成本增加。与基于测距方法直接测量节点间距离不同，非测距节点定位方法基于网络连通性获取节点之间的距离，不需要额外的硬件测量设备。因此避免了测量误差对定位精度的影响，可有效减小网络能耗。

目前经典的非测距方法主要是有DV-hop(distance vector-hop)，该方法利用多跳的最短路径估计节点间距离，不需要为节点配备特殊距离探测单元，仅利用网络连通性可实现未知节点位置估计，同时该方法由于简单可靠易于实现在许多领域得到广泛使用。然而，该方法通过多跳距离来近似节点间直线距离策略存在较大偏差。最近对于DV-hop算法改进算法已经出现，CC-DV-hop(correct coordinate distance vector-hop)通过筛选贡献大的锚节点来修正对未知节点的位置估计，但是该改进算法仍是基于线性最小二乘估计未知节点位置，导致定位精度较低。然而，一种基于PSO(particle swarm optimization)优化的PSO-DV-hop改进算法利用最小化累积误差提高未知节点定位精度，但该优化算法容易陷入局部最优解定位效果不佳，同时在锚节点稀疏分布时定位精度下降较大。上述节点定位方法虽可以估计未知节点的位置，但仍未达到最佳定位性能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多跳策略的分布式迭代凸优化节点定位方法，能够更好的提高稀疏锚节点分布网络中未知节点的定位精度。

本发明采用的技术方案为：

基于多跳策略的分布式迭代凸优化节点定位方法，主要包括以下具体的步骤：

步骤1：初始化参数；

步骤2：计算未知节点到锚节点之间的距离：

利用锚节点的平均跳距，通过平均跳距乘最小跳数估算节点间距离，具体步骤如下：

步骤2.1：锚节点平均跳距计算，具体的：