CN103533643B - 三维apit无线传感网络定位算法 - Google Patents
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Abstract
本发明为无线传感网络节点定位提供了一种三维APIT定位算法，属于无线传感器网络应用技术领域。本算法利用三维WD‑DVHOP算法的多跳机制弥补三维APIT算法由于节点分布不均导致的边缘效应；当未知节点一跳范围的锚节点数不足3个时，调用三维WD‑DVHOP定位算法，消除了三维APIT算法中无法定位的节点；另外，采用加权计算锚球交集所围成多面体重心的方法，弥补三维APIT算法中四面体内点测试产生的In‑To‑Out‑Error和Out‑To‑In‑Error误判。优点：本算法使得无线传感网络中的节点定位覆盖率达到100％，并且定位误差低。
Description
技术领域
本发明涉及一种无线传感器网络的三维APIT定位算法。属于无线传感器网络应用技术领域。
背景技术
定位就是确定事件发生的位置或采集数据的节点位置信息，这是无线传感器网络功能之一。位置信息是传感器节点采集数据中不可缺少的部分，没有位置信息的监测消息是毫无意义的。无线传感器网络的定位技术根据定位机制可以分为基于测距的定位算法和非测距的定位算法。基于测距的定位算法因为存在着大量的硬件开销，不被广泛采用。非测距定位算法依靠网络中少量的位置已知的锚节点，通过邻居节点间有限的通信和某种定位机制估算网络中所有未知节点的位置。开销较小，但是误差较大。
无线传感器网络中的定位算法目前主要集中在二维定位算法，比较有效的三维定位算法较少，且大都是在现有的二维定位算法基础上扩展得到的；由于二维定位算法本身的缺陷，导致扩展的三维定位算法误差较大。另外一些三维定位算法是基于一些三维地图的伪三维定位算法，开销较大。
发明内容
本发明主要针上述缺陷，将3D-DVHOP多跳机制引入APIT定位算法中，提出三维MHWC-APIT(The Multi-Hop and Weighted Centroid APIT)定位算法。本发明的设计方案如下：
1.三维APIT算法的两种误判处理
通过加权方法计算锚球交集所围成区域的质心，代替三维APIT中的四面体测试。具体实现如下：
未知节点从邻居锚节点中任意取出3个。分别以锚节点为圆心，通信半径为半径做球，形成3个锚球。求3个锚球交集的重心。其次，继续选择其他3个锚节点，直到穷尽所有的组合。最终，以所有重心均值作为未知节点的坐标。
在计算3个锚球交集区域的重心时，采用了将三维空间转化为二维空间的方法。将3个锚球分别向XOY、YOZ、XOZ平面做投影，得到的圆半径大小不变，因此，平面定位的结果能真实反映未知节点的空间位置情况。
在图1中，A，B，C分别为三维空间中3个锚节点在XOY平面的投影，未知节点的投影N位于锚圆交点形成的区域中，其次就可以对锚圆交点形成的区域进行加权质心，得到未知节点在XOY平面中投影的坐标。同理，可以求出在YOZ和XOZ平面内投影的坐标。具体计算如下：
首先在XOY平面内，对锚圆交点形成的区域进行加权质心计算，XOY平面内投影的坐标如式1。
其中，(xij，yij)XOY表示未知节点i的第j个锚节点组合投影到XOY平面内，所形成锚圆交集的质心。w1，w2，w3为交点1，2，3的权值。由于距离越大，信号强度越小，相应的权值就应该越小。因此，本算法选择距离和的倒数作为权值。
得到了未知节点N在XOY平面内的投影坐标(xij，yij)XOY后，可以得到(xij，zij)XOZ和(yij，zij)YOZ。
根据在三个平面内计算得到的坐标。可以得到未知节点i在第j个锚节点组合下计算出的坐标，如公式2。
最后，继续选择其它三个锚节点，计算锚球交点围成区域的质心，直到穷尽所有组合。则最终未知节点i的坐标可以表示为公式3。
其中，N为锚节点个数。
2.三维APIT算法的边缘效应的处理
节点随机部署时分布不均，会导致一些处在网络边缘的节点一跳范围内锚节点数不足3个，以致无法定位，这种现象叫做边缘效应。为了解决这一问题，本发明将三维WD-DVHOP算法的多跳机制引入三维APIT算法，当一跳范围内的锚节点数不足3个时，调用三维WD-DVHOP就行定位。三维WD-DVHOP定位算法是针对三维DV-HOP算法的改进算法，在计算锚节点平均跳距时，对于距离不同的锚节点对其贡献程度，赋予不同的权值，构建加权平均跳距，每个未知节点利用自己的平均跳距和到各个信标的最小跳数的乘积，得到其与每个锚节点的距离，利用三边测量法或极大似然法求得未知节点的坐标，其定位误差有了很大的改善。
附图说明
图1 XOY平面投影示意图
图2三维MHWC-APIT算法流程图
图3节点部署示意图
图4是各种定位算法的平均定位误差随锚节点数的变化曲线
具体实施方式
本发明采用Matlab对三维MHWC-APIT算法进行实施，具体流程如下：
(1)设置100个的无线传感器节点使其随机分布在点100m×100m×100m的水平面区域，通过Matlab提取NS-2生成的TCL文件后查看100个节点的一个随机分布结果。
1)锚节点广播信息，未知节点记录锚节点信息。
2)未知节点周围锚节点个数大于等于3，则执行锚球交集加权算法。从一跳范围内所有锚节点中任意取三个，将形成的锚球分别向XOY，XOZ和YOZ面投影，分别在三个平面内执行锚圆交点加权算法，之后选其它三个锚节点，直到穷尽所有。以这些锚球交集质心的平均值作为未知节点的坐标。
3)对于邻居锚节点锚节数小于3的情况，调用三维WD-DVHOP算法进行计算。利用DV-HOP算法的多跳机制去从一跳范围以外的锚节点中寻找锚节点。
算法具体流程图如图2。
为了验证扩展的三维MHWC-APIT的性能，采用Matlab对三维MHWC-APIT和三维APIT算法以及其他算法进行仿真。并将仿真结果与其他算法进行对比。仿真分别从锚节点比例，节点总数以及通信半径等参数进行仿真分析。假设仿真的次数为1000次，仿真区域为100m*100m*100m的区域，在网络中随机生成节点。采用网络中所有节点的平均定位误差作为衡量的标准。平均定位误差的计算，如公4。
其中，为求的节点i的坐标位置，(xi，yi，zi)为节点i的实际位置，N为未知节点的总数。
图3显示了节点的部署图。
图4显示了三维MHWC-APIT算法及其他算法的定位误差随锚节点数的变化情况。可以看出三维MHWC-APIT算法的误差远远小于其他定位算法。
Claims (1)
1.三维APIT无线传感器网络三维定位算法，以未知节点一跳范围内的锚节点为圆心、通信半径为半径做锚球，并将锚球分别向XOY、YOZ、XOZ平面投影，通过投影区域的质心坐标算术平均定位未知节点，其特征在于：
1)利用了WD-DVHOP算法的多跳机制彻底消除了APIT算法中边缘效应产生的无法定位的节点，WD-DVHOP算法在计算锚节点平均跳距时，对于距离不同的锚节点对其贡献程度，赋予不同的权值，构建加权平均跳距，每个未知节点利用自己的平均跳距和到各个信标的最小跳数的乘积，得到其与每个锚节点的距离，利用三边测量法或极大似然法求得未知节点的坐标；
2)利用锚球交集的质心的平均值作为未知节点的坐标，彻底消除了三维APIT算法中由于四面体内点测试产生的In-To-Out-Error和Out-To-In-Error误判；
3)在求锚球交集的质心时，将三个锚球、未知节点、锚节点分别向XOY，YOZ和ZOX投影，将三维空间转化为二维空间的锚圆交集，简化三维空间计算的复杂度；
4)采用加权方法计算锚圆的交集，采用距离和的倒数作为权值。
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