[发明专利]一种基于RSSI的无线传感器网络全移动节点定位方法有效

专利信息
申请号: 201510518322.X 申请日: 2015-08-22
公开(公告)号: CN105223549B 公开(公告)日: 2018-12-11
发明(设计)人: 李建坡;穆宝春;王晓辉;王艳娇;奚洋;刘迪;姜万昌 申请(专利权)人: 东北电力大学
主分类号: G01S5/12 分类号: G01S5/12;G01S5/02;H04W4/02;H04W64/00
代理公司: 吉林市达利专利事务所 22102 代理人: 陈传林
地址: 132012 *** 国省代码: 吉林;22
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摘要: 发明涉及一种基于RSSI的无线传感器网络全移动节点定位方法。目前的测距定位算法多用于静态节点定位,或者部分节点移动,部分节点静止的情况,未见将RSSI测距算法应用于锚节点和未知节点均处于移动状态下的节点定位,且目前算法无法解决当锚节点数量少于3个的情况下的节点定位。本发明的目的在于克服现有技术的上述不足,提供一种基于RSSI的无线传感器网络全移动节点定位方法。本发明可以在未知节点与四个,三个,两个以及一个锚节点通信时,采用不同的算法得出未知节点的位置。
搜索关键词: 一种 基于 rssi 无线 传感器 网络 移动 节点 定位 方法
【主权项】:
1.一种基于RSSI的无线传感器网络全移动节点定位方法,其特征在于,当未知节点能够与4个,3个,2个以及1个锚节点通信时,均可得出未知节点的位置;(1)当锚节点和未知节点都在随机移动,在k时刻,当未知节点X能与4个及以上锚节点进行通信时,选取其中4个RSSI值最大的锚节点A、B、C、D来定位该未知节点,未知节点接收到的来自锚节点A、B、C、D的信号强度分别为RSSIA、RSSIB、RSSIC、RSSID,利用距离转换模型,可计算出X到锚节点A、B、C、D的距离dA、dB、dC、dD,从这四个锚节点中,任意选出三个来定位未知节点,则同一个未知节点总共可以被定位4次,每次定位坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4),假设先以B、C、D为锚节点定位未知节点X,分别以锚节点B、C、D为圆点,dB、dC、dD为半径的三个圆相交于点X,则该点即为未知节点的位置,计算公式如(7):式中(xB,yB)、(xC,yC)、(xD,yD)分别为锚节点B、C、D的坐标,(x1,y1)为通过锚节点B、C、D来定位的未知节点X的坐标,dB、dC、dD分别为锚节点B、C、D到未知节点X的距离,通过式(7)可求得未知节点X的坐标:利用上述方法,可以分别得到用锚节点A、C、D,A、B、D,A、B、C定位的未知节点坐标(x2,y2)、(x3,y3)、(x4,y4),使用质心加权定位算法确定未知节点的坐标;(2)当锚节点和未知节点都在随机移动,在第k时刻,当只有3个锚节点能够与未知节点进行通信时,假设锚节点分别为A、B、C,未知节点接收到的信号强度分别为RSSIA、RSSIB、RSSIC,利用距离转换模型,其分别到未知节点的距离为dA、dB、dC,则分别以锚节点A、B、C为圆心,分别以dA、dB、dC为半径画圆,相交于未知节点X,可采用三边测量法定位未知节点坐标;(3)当锚节点和未知节点都在随机移动,在k时刻,当未知节点X只能与2个锚节点A和B进行通信时,设未知节点的移动速度为v,未知节点在k‑1时刻定位成功其坐标为(xk‑1,yk‑1),k时刻锚节点A和B与未知节点X进行通信,锚节点到未知节点X的距离分别为dA、dB,分别以锚节点A和B为圆心,以dA、dB为半径画圆,则两个圆相交的点分别为X1和X2,根据公式(18)求出交点的坐标X1(x1,y1)、X2(x2,y2),然后计算k‑1时刻未知节点X到X1和X2的距离值分别为d1、d2,若|d1‑v|<|d2‑v|,则X1为未知节点X在k时刻的位置,若|d2‑v|<|d1‑v|,则X2为未知节点X在k时刻的位置;(4)当锚节点和未知节点都在随机移动,在k时刻,当只有1个锚节点A能够与未知节点X通信的时候,未知节点的移动速度为v,k‑n到k‑1时刻,未知节点定位成功,前n个时刻定位的坐标倾斜角序列分别为θi=(θk‑nk‑n+1,…,θk‑1),其中用后一项减去前一项得到相邻的角度差序列Δθi=(Δθ1,Δθ2,…,Δθn‑1),利用这n‑1个角度差来预测第n个角度差,进而计算出来k时刻未知节点相对于坐标原点的倾斜角,预测用的方法是灰预测,以角度差序列作为原始序列,令Δθi=x(0)(m),其中m=i=1,…n‑1具体过程如下:原始序列为:x(0)(m)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n‑1))        (19)1)做一阶累加生成序列:2)构造GM(1,1)的背景值:3)建立x(1)(k),k=1,2,…,n‑1的一阶线性白化微分方程:其中a,u为待定系数,方程(22)的白化函数式为:4)根据最小二乘法原理估计参数a,u其中,数据矩阵B和Yn为:5)将a,u的估计值代入式(23),得到预测方程6)建立原始数据序列模型:式中,为原始数据序列x(0)(k),k=1,2,…,n‑1的拟合值;为原始数据序列x(0)(k),k=1,2,…,n‑1的预测值;预测出Δθn后,计算k时刻未知节点的位置相对于坐标原点的倾斜角为:θk=θk‑1+Δθn               (29)k‑1时刻,以未知节点X的位置为圆心,速度v为半径的圆与k时刻以锚节点A位置为圆心,dA为半径的圆相交于X1和X2两个点,这两个点中有一个点为k时刻未知节点X的位置,由于估计出了k时刻未知节点与原点连线L的倾斜角,通过判断X1和X2到直线L的距离可以确定哪个点为正确的位置,即距离较近的点为k时刻未知节点运动到的位置;k‑1时刻未知节点X的坐标为(xk‑1,yk‑1),k时刻锚节点A的坐标为(xA,yA),X1和X2计算公式为:
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