CN102573055A - 一种无线传感网络中的节点定位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法及***,其中所述的方法,包括如下步骤:步骤1、确定侍定位节点通信区域中的多个锚节点;步骤2、多个锚节点分别发送第一次定位测试信号,根据某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计该锚节点的网络环境影响因子;步骤3、各锚节点发送携带有所述网络环境影响因子的第二次定位测试信号;步骤4、侍定位节点收到各锚节点的定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,从而进行定位。本发明先估计网络环境对各锚节点RSSI值的影响大小,选择当前时刻受网络环境影响小的锚节点,来对待定位节点进行定位,减小定位误差,进而提高网络节点定位的精度。
Description
技术领域
本发明涉及无线传感网络的节点定位技术领域,尤其涉及一种无线传感网络的基于信号强度的节点定位方法。
现有技术
无线传感网络中的定位算法一般分为基于距离的定位算法和与距离无关的定位算法。基于距离的定位算法主要是通过测量节点间的实际距离或方位信息,然后使用三边测量法、三角测量法或极大似然估计法来计算节点位置。距离无关的定位算法主要是利用节点之间的连通性、相对位置或特定的协议估计距离来计算节点位置。在基于距离的定位算法中,主要通过到达时间(TOA)法、到达时间差(TDOA)、到达角度(AOA)法和接收信号强度指示(RSSI)法等方法测量节点间距或方位。基于到达时间(TOA)法、到达时间差(TDOA)和到达角度(AOA)法等现有的定位方法,在获得相对较高定位精度的同时,也带来设备比较复杂的问题。
基于RSSI的定位方法中,微软公司开发的RADAR***是一个典型的例子,该***利用根据监测区域中部署的多个节点的信号强度,利用信号传播的经验模型和理论模型两种模型来测量节点距离,以获得节点位置信息。考虑到道路、隧道、管道和线路等特殊地方的监控应用,一些研究者将基于RSSI值的测距法从二维的平面定位算法转化为一维的直线定位算法,简化了算法复杂度,提高了定位精度。RADAR***和一维直线定位算法都是直接采用RSSI值来测距和定位,并未考虑网络环境和信号衰弱随机性导致的RSSI值的变化和误差,也未进行修正。
在基于RSSI值的定位方法中,考虑到通信距离越短,信号衰弱越小,RSSI值误差越小,锚节点一般采用与待定位节点估计距离越短的锚节点。特别是在锚节点选择时,若只考虑通信距离长短对信号强度的影响,而简单选择与待定位节点估计距离最短的锚节点进行定位,当网络环境的随机性而影响到信号强度的随机性时,相同的信号强度值的变化,对距离短的两个节点带来的测量误差反而越大。进而带来更大的定位误差。
发明内容
本发明所要解决的技术是提供一种无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法及***,其通过估计网络环境对各锚节点RSSI值的影响大小,选择当前时刻受网络环境影响小的锚节点,来对待定位节点进行定位,减小定位误差,进而提高网络节点定位的精度。
为了解决上述技术问题,本发明采用了以下的技术方案:
一种无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,包括如下步骤:
步骤1、确定侍定位节点通信区域中的多个锚节点;
步骤2、多个锚节点分别发送第一次定位测试信号,根据某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计该锚节点的网络环境影响因子;
步骤3、各锚节点发送携带有所述网络环境影响因子的第二次定位测试信号;
步骤4、侍定位节点收到各锚节点的定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,从而进行定位。
进一步地,所述的步骤4中的定位包括:计算自已与该网络环境影响因子小的锚节点的测量距离,利用三角测量法,计算自已的坐标,进行定位。
进一步的,所述步骤2中锚节点分别发送第一次定位测试信号的同时还接收其他锚节点的发送的定位测试信号。
进一步地,所述步骤2中估计该锚节点的网络环境影响因子的方法具体是:
步骤21、确定某个锚节点与其他锚节点之间的理论距离:
步骤22、锚节点之间相互发送定位测试信号,获得某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离:
步骤23、根据所述的测试距离与理论距离的误差分别计算某一锚节点与其他锚节点之间的影响因子:
步骤24、该锚节点的网络环境影响因子为所述的影响因子求平均后的值。
本发明同时还提供,一种无线传感网络中基于信号强度的节点定位***,包括:
位于侍定位节点通信区域中的多个锚节点;
影响因子估计模块,根据多个锚节点分别发送的第一次定位测试信号,获得某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计该锚节点的网络环境影响因子;
测试信号发送模块,用于各锚节点发送携带有所述网络环境影响因子的第二次定位测试信号;
定位模块,用于在侍定位节点收到各锚节点的定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,从而进行定位。
本发明先估计网络环境对各锚节点RSSI值的影响大小,选择当前时刻受网络环境影响小的锚节点,来对待定位节点进行定位,减小定位误差,进而提高网络节点定位的精度。
附图说明
图1为本发明的信号强度测距图
图2为本发明的二次定位测试信号发送示意图
具体实施方式
为了更好地理解本发明的技术方案,下面结合附图以一具体实施例详细说明本发明:
在一个典型的无线传感网络中,有少量已定位的节点(称为锚节点)和大量的待定位的节点。锚节点通过特定部署或GPS等方法,能够对自己进行精确的位置坐标,待定位节点则对自己的位置未知,必须通过与多个锚节点通过定位方法来获得自己的坐标,称为自定位过程。本发明的定位方法包括如下步骤:
1、假设待定位节点的通信区域中,有多个锚节点,如图1所示:节点x为待定位节点,节点A、B、C、D为锚节点。
2、在一个定位过程中,锚节点总共发送二次定位测试信号。锚节点定位测试信号的二次发送过程如图2所示。在图2中,S1和S2分别表示锚节点第一次和第二次发送定位测试信号周期。在S1时间内,锚节点发送第一次定位测试信号,同时接收其他锚节点的定位测试信号,并估计当前时刻网络环境对自己发送和接收信号强度的网络环境影响因子,该网络环境影响因子的估计过程在下文中具体描述。在S2时间内,各锚节点发送第二次定位测试信号,该第二次定位测试信号中携带有当前时刻网络环境影响因子;
3、待定位节点收到各锚节点的发送的第二次定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,再计算自己与这些锚节点的测量距离,利用三角测量法,计算自己的坐标,进行定位。
所述的网络环境影响因子指根据某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计短时间内网络环境对该锚节点接收到的信号RSSI值的影响。所述网络环境影响因子的估计算法如下:进一步地,所述步骤2中估计该锚节点的网络环境影响因子的方法具体是:
首先,确定某个锚节点与其他锚节点之间的理论距离:
其次、锚节点之间相互发送定位测试信号,获得某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离:
再次、根据所述的测试距离与理论距离的误差分别计算某一锚节点与其他锚节点之间的影响因子:
最后、该锚节点的网络环境影响因子为所述的影响因子求平均后的值。
在本具体实施例中,如图1所示:
1)、假设在待定位节点通信区域中正好有四个锚节点A、B、C、D,那么以锚节点A估计当前时刻网络环境对锚节点发送和接收信号强度的影响因子为例进行说明,其余三个锚节点BCD估计当前时刻网络环境对锚节点发送和接收信号强度的影响因子与锚节点A类似。假设锚节点A与其余三个锚节点的理论距离(即通过坐标计算的距离)分别为AB0,AC0,AD0;
在第一轮发送定位测试信号过程中,锚节点A得到与其余三个锚节点的测试距离分别为AB1,AC1,AD1;
首先,计算锚节点A与其余三个锚节点之间的网络环境影响因子分别为:
AB的影响因子xAB=((AB1-AB0)/(AB0))^2;
AC的影响因子xAC=((AC1-AC0)/(AC0))^2;
AD的影响因子xAD=((AD1-AD0)/(AD0))^2;
锚节点A当前时刻网络环境对锚节点发送和接收信号强度的影响因子为xA=(xAB+xAC+xAD)/3;
2)、对于锚节点B和D来说,由于只有二个锚节点(锚节点A和C)在其通信范围内,则最终影响因子为与二个锚节点的影响因子求平均。如锚节点B的当前时刻网络环境对锚节点发送和接收信号强度的影响因子为xB=(xBA+xBC)/2。
其中xBA=((BA1-BA0)/(BA0))^2;
xBC=((BC1-BC0)/(BC0))^2;
BA0,BC0分别为锚节点B与锚节点A和C之间的理论距离,BA1,BC1分别为锚节点B与锚节点A和C在第一轮发送定位测试信号过程中得到的测试距离。
同时,本发明还提供一种无线传感网络中基于信号强度的节点定位***,包括:
位于侍定位节点通信区域中的多个锚节点;
影响因子估计模块,根据多个锚节点分别发送的第一次定位测试信号,获得某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计该锚节点的网络环境影响因子;
测试信号发送模块,用于各锚节点发送携带有所述网络环境影响因子的第二次定位测试信号;
定位测试信号接收模块,用于接收其他锚节点的发送的定位测试信号。
定位模块,用于在侍定位节点收到各锚节点的定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,从而进行定位。
综上所述,本发明由于在定位时中选择信号RSSI值受影响小的锚节点来对待定位节点进行定位,从而可获得更准确的待定位节点与锚节点之间的距离,提高节点的定位精度。
Claims (7)
1.一种无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1、确定侍定位节点通信区域中的多个锚节点;
步骤2、多个锚节点分别发送第一次定位测试信号,根据某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计该锚节点的网络环境影响因子;
步骤3、各锚节点发送携带有所述网络环境影响因子的第二次定位测试信号;
步骤4、侍定位节点收到各锚节点的定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,从而进行定位。
2.根据权利要求1所述的无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,其特征在于,所述的步骤4中的定位包括:计算自已与该网络环境影响因子小的锚节点的测量距离,利用三角测量法,计算自已的坐标,进行定位。
3.根据权利要求1所述的无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,其特征在于,所述步骤2中锚节点分别发送第一次定位测试信号的同时还接收其他锚节点的发送的定位测试信号。
4.根据权利要求1所述的无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,其特征在于,步骤2中估计该锚节点的网络环境影响因子的方法具体是:
步骤21、确定某个锚节点与其他锚节点之间的理论距离:
步骤22、锚节点之间相互发送定位测试信号,获得某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离:
步骤23、根据所述的测试距离与理论距离的误差分别计算某一锚节点与其他锚节点之间的影响因子:
步骤24、该锚节点的网络环境影响因子为所述的影响因子求平均后的值。
5.根据权利要求4所述的无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,其特征在于,其中步骤23中某一锚节点与其他锚节点之间的影响因子的计算方法为:锚节点A与锚节点B之间的影响因子为:xAB=((AB1-AB0)/(AB0))^2;其中,所述AB1为锚节点A与锚节点B之间的测试距离,AB0为锚节点A与锚节点B之间的理论距离。
6.一种无线传感网络中基于信号强度的节点定位***,包括:
位于侍定位节点通信区域中的多个锚节点;
影响因子估计模块,根据多个锚节点分别发送的第一次定位测试信号,获得某个锚节点与其他锚节点之间的测试距离和理论距离之间的误差,来估计该锚节点的网络环境影响因子;
测试信号发送模块,用于各锚节点发送携带有所述网络环境影响因子的第二次定位测试信号;
定位模块,用于在侍定位节点收到各锚节点的定位测试信号后,选择当前时刻网络环境影响因子小的锚节点,从而进行定位。
7.根据权利要求6所述的无线传感网络中基于信号强度的节点定位方法,其特征在于,还包括一定位测试信号接收模块,用于接收其他锚节点的发送的定位测试信号。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103024898A (zh) * | 2012-12-03 | 2013-04-03 | 浙江工商大学 | 一种基于RSSI和RSS的ZigBee技术定位方法 |
CN104023390A (zh) * | 2014-05-14 | 2014-09-03 | 浙江工业大学 | 基于pso和ukf组合的wsn节点定位方法 |
CN104796983A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-07-22 | 中国电力科学研究院 | 一种基于无线的变电站内在线移动定位方法及其*** |
CN107851386A (zh) * | 2015-08-04 | 2018-03-27 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于定位位于停车场内的车辆的方法和*** |
CN107851216A (zh) * | 2015-09-11 | 2018-03-27 | 谷歌有限责任公司 | 训练强化学习神经网络 |
CN110850367A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-28 | 南京邮电大学 | 一种在定位***中测量空气折射率及晶振实际频率并应用于距离测量的方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101715232A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-26 | 西安电子科技大学 | 基于rssi和lqi加权的无线传感器网络节点定位方法 |
WO2011040346A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-04-07 | Mitsubishi Electric Corporation | Wireless sensor network and method for determining positions of nodes in wireless sensor network |
CN102223627A (zh) * | 2011-06-17 | 2011-10-19 | 北京工业大学 | 一种基于信标节点信誉的无线传感器网络安全定位方法 |
-
2011
- 2011-12-02 CN CN201110397348.5A patent/CN102573055B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2011040346A1 (en) * | 2009-09-30 | 2011-04-07 | Mitsubishi Electric Corporation | Wireless sensor network and method for determining positions of nodes in wireless sensor network |
CN101715232A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-26 | 西安电子科技大学 | 基于rssi和lqi加权的无线传感器网络节点定位方法 |
CN102223627A (zh) * | 2011-06-17 | 2011-10-19 | 北京工业大学 | 一种基于信标节点信誉的无线传感器网络安全定位方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
孙佩刚等: "普适计算中定位服务的参考点布置及选择算法", 《电子学报》 * |
李敏等: "一种基于参考节点选择模型的无线传感器网络定位算法", 《传感技术学报》 * |
肖硕等: "基于信标优化选择的无线传感网络定位方法研究", 《电子测量与仪器学报》 * |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103024898A (zh) * | 2012-12-03 | 2013-04-03 | 浙江工商大学 | 一种基于RSSI和RSS的ZigBee技术定位方法 |
CN103024898B (zh) * | 2012-12-03 | 2015-04-08 | 浙江工商大学 | 一种基于RSSI和RSS的ZigBee技术定位方法 |
CN104023390A (zh) * | 2014-05-14 | 2014-09-03 | 浙江工业大学 | 基于pso和ukf组合的wsn节点定位方法 |
CN104796983A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-07-22 | 中国电力科学研究院 | 一种基于无线的变电站内在线移动定位方法及其*** |
CN104796983B (zh) * | 2015-04-29 | 2019-03-22 | 中国电力科学研究院 | 一种基于无线的变电站内在线移动定位方法及其*** |
CN107851386A (zh) * | 2015-08-04 | 2018-03-27 | 罗伯特·博世有限公司 | 用于定位位于停车场内的车辆的方法和*** |
US10838429B2 (en) | 2015-08-04 | 2020-11-17 | Robert Bosch Gmbh | Method and system for locating a vehicle located within a parking area |
CN107851216A (zh) * | 2015-09-11 | 2018-03-27 | 谷歌有限责任公司 | 训练强化学习神经网络 |
CN107851216B (zh) * | 2015-09-11 | 2022-03-08 | 谷歌有限责任公司 | 一种用于选择待由与环境进行交互的强化学习代理执行的动作的方法 |
US11886992B2 (en) | 2015-09-11 | 2024-01-30 | Deepmind Technologies Limited | Training reinforcement learning neural networks |
CN110850367A (zh) * | 2019-11-14 | 2020-02-28 | 南京邮电大学 | 一种在定位***中测量空气折射率及晶振实际频率并应用于距离测量的方法 |
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