[发明专利]一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法

权利要求书

1.一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤(1)：获取TOA测量值：基于预设网络中锚节点从目标节点获取的无线电信号获取TOA测量值；

步骤(2)：构建TOA定位模型：基于TOA测量模型构建TOA定位模型；

步骤(3)：构建目标函数：引入目标节点的信号发送时刻估计值，并基于TOA定位模型构建目标函数；

步骤(4)：获取目标节点的估计坐标：基于目标函数采用差分进化算法获取目标节点的估计坐标。

2.根据权利要求1所述的一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，步骤(1)所述预设网络为二维或三维的无线传感器网络，所述无线传感器网络包括传感器节点以及目标节点，所述传感器节点为具有预设坐标的锚节点，所述目标节点为信号发送节点。

3.根据权利要求2所述的一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，步骤(2)所述TOA测量模型为：

其中，a_i为第i个锚节点的坐标，s为目标节点的坐标，‖s-a_i‖为目标节点与第i个锚节点的欧几里得距离；c为信号传输速度，t₀为目标节点的信号发送时刻，t_i为第i个锚节点的信号接收时刻，即TOA测量值；∈_i为第i个锚节点的测量噪声，为测量噪声标准差。

4.根据权利要求3所述的一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，步骤(2)所述TOA定位模型为：

其中，和分别为目标节点的坐标s和信号发送时刻t₀的估计值，i＝1,2,…,N。

5.根据权利要求4所述的一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，步骤(3)所述基于TOA定位模型构建目标函数包括：

获取信号发送时刻t₀的估计值

将估计值带入TOA定位模型获取目标函数f(s)：

。

6.根据权利要求5所述的一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，步骤(4)所述基于目标函数采用差分进化算法获取目标节点的估计坐标包括：

初始种群生成：维度为D的L个候选个体

其中，d＝1,2,…D，维度D表示预设网络的维度，ub_d和lb_d分别为预设网络中目标节点坐标第d维的上下界；rand_l,d～U(0,1)为[0,1]范围内产生的服从均匀分布的随机数；

基于L个候选个体利用反向学习理论构建L个反向个体

基于L个候选个体和L个反向个体构建个体集合并基于目标函数f(s)计算个体适应度集合

从个体适应度集合中取适应度最小的L个个体作为初始种群

基于初始种群进行迭代运算直至到达预设的迭代次数G获取种群从种群中取适应度最小的个体作为目标节点的估计坐标：

。

7.根据权利要求6所述的一种基于异步到达时间的无线传感器网络目标定位方法，其特征在于，所述基于初始种群进行迭代运算直至到达预设的迭代次数G获取种群包括：

变异：使用种群产生变异种群变异过程为：

其中，F为缩放因子，F∈[0,1]；r₁,r₂,r₃∈{1,2,…,L}为随机选取的互不相同的三个值；g为迭代次数，初始为1；

交叉：将种群和变异种群以交叉概率CR进行交叉产生试验种群交叉机制为：

其中，CR∈[0,1]；

自适应重定向：通过试验种群获取重定向种群过程为：

其中，和分别为重定向空间的下界和上界：

选择：从种群和重定向种群中取适应度最小的L个个体作为下次迭代的种群

将种群带入上述步骤进行迭代运算直至g＝G，获取迭代次数G的种群