[发明专利]一种基于C型的无线传感器网络节点定位方法

摘要

本发明公开了一种基于C型的无线传感器网络节点定位方法，该方法利用RSSI测量值能够实现节点的高精度定位，但传统RSSI方法精度及易受到外界因素的影响。本发明具体是：首先构建C型网络，将定位区域进行划分成多个规则的几何图形；利用概率分布函数计算出节点度模型，作为定位的约束条件；选取合理的RSSI环境参数值，在读取RSSI值方面，使用相关性分析方法选择有效RSSI值，在一定程度上去掉了RSSI测量时的异常值，提高了节点间RSSI测量值的精确度；最后根据测量值进行定位。应用本发明能够依据少量的网络信息，根据具体环境调整定位参数，简单有效的提高了节点的定位精度。

主权项

1.一种基于C型无线传感器网络的节点定位方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤1：在C型网络内自动生成节点部署系统，则信标节点i、与未知节点j的坐标分别表示为，，信标节点与未知节点间的欧式距离表示为，其中要求信标节点放置于边缘位置区域，将相邻信标节点依次相连形成三角形区域，信标节点部署要求其在三角形的节点到达任何一个信标节点的距离必须小于节点通信半径；步骤2：计算网络中任意节点的连通度；假设节点的传输半径为R，其节点的覆盖范围为，假设共N个节点部署于面积为S的监测区域内，其中一个节点是否落在于另一个节点的覆盖范围内的概率服从二项分布，因此任一节点的连通度(指任意节点拥有的邻居节点数)为n的概率为(1)步骤3：将步骤2得到的结果进行处理，对于无线传感器网络来说节点数N足够大，同时网内的节点具有随机性，监测区域内各处的节点分布密度可以近似相等，即，则且为常数，于是也为常数,并且节点的通信范围满足s<<S时，二项分布近似服从泊松分布， (1) 式的任一节点的连通度n为(2)在泊松分布的情况下，任一节点i的连通度可以表示为节点连通度的期望值，即(3)(4)其中，表示节点的传输半径，本文用式(4)来表示任一节点的连通度，当节点度为1、2时，分别计算出通信半径r的值作为定位的约束条件，避免出现孤立节点无法定位；步骤4：建立数组,用来保存信标节点A接收到信标节点B的信号RSSI值；步骤5：根据步骤3中值选取路径损耗系数n，基于RSSI值获取信标节点i与未知节点j之间的测量距离为(5)其中d的误差主要来源于RSSI值、A和n值，通过调整信标节点A与信标节点B的距离，计算n值，见附图3，A与的B的实际距离为，测量距离为；由公式（5）得到(6) 由公式（6）得到(7)其中通过公式（5）多次测量可以得到，d可以通过两个信标节点的坐标计算得到，是测量值；步骤6：建立数组，用来存储未知节点与信标节点间的测量值RSSI，从中选取能够正确反映节点的空间分布；步骤7：假设传感器采集到的信号空间和物理空间数据可以分别表示成两组数据集，记为n个已知节点所接收到的信号强度，其中每个信号向量的维数为p，p为Access Point（AP节点）个数，为相应节点的物理坐标，通常在实际空间中坐标为2维或3维，对于X,Y，设第一组变量的均值和协方差矩阵为第二组变量的均值和协方差矩阵为第一组与第二组变量的协方差矩阵为(8)要研究两组变量和之间的相关系数，首先分别作两组变量的线性组合，即(9)(10)其中，分别为任意非零常系数向量，则可得则称U与V为典型变量，它们之间的相关系数称为典型相关系数，即(11)依据相关性方法滤除含有噪声或遭到破坏的错误数据，建立合理准确的“距离-损耗”定位模型；步骤8：步骤7滤除劣值后，将保留下来的信号强度值求均值；步骤9：选择三个RSSI测量值以及对应的信标节点，将以步骤8得到的未知节点到信标节点的信号强度值初始值，进而建立未知节点到三个信标节点、、的距离公式为步骤10：运用三边测量法得到未知节点的坐标；步骤11：建立误差监测模型，当满足如下要求时，未知节点坐标将作为待测节点的最终位置；(12)步骤12：如果不能满足公式（12），返回步骤7重新选择RSSI值。